全连接层nn.Linear

全连接层(nn.Linear)是神经网络中常用的一种层，它将输入的每个神经元与输出的每个神经元都连接起来，形成一个完全连接的结构。在PyTorch中，我们可以使用nn.Linear类来创建一个全连接层。

nn.Linear类的构造函数定义如下：

nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

其中，in_features表示输入特征的数量，out_features表示输出特征的数量，bias表示是否使用偏置项（默认为True）。

全连接层就是通过矩阵乘法和加法运算来实现的。具体来说，假设输入特征是x（大小为batch_size x in_features），权重矩阵为W（大小为in_features x out_features），偏置项为b（大小为out_features），则全连接层的输出可以通过以下公式计算：

output = x @ W.t() + b

其中，@表示矩阵乘法运算。