nn.Linear（）

nn.Linear() 是 PyTorch 框架中的一个类，用于定义线性变换（linear transformation）操作的层。

在深度学习中，线性变换是一种常见的操作，它将输入张量与权重矩阵相乘，并加上一个偏置向量，从而得到输出张量。nn.Linear() 类封装了这个线性变换的操作，并提供了一些额外的功能。

nn.Linear() 的构造函数接受两个参数：输入特征的数量和输出特征的数量。例如，创建一个输入特征数为`in_features`，输出特征数为`out_features` 的线性层可以使用下面的代码：

import torch.nn as nn

linear_layer = nn.Linear(in_features, out_features)

nn.Linear() 类还提供了其他一些功能，比如自动管理权重和偏置的初始化、自动管理参数的优化等。可以通过调用

相关问题

nn.linear

`nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个类，用于定义一个线性转换（即仿射变换），将输入张量的每个元素乘以权重矩阵，加上偏置向量，得到输出张量。其定义如下：

class torch.nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True)

其中，`in_features` 是输入张量的特征数，即输入张量的最后一个维度的大小；`out_features` 是输出张量的特征数，即输出张量的最后一个维度的大小；`bias` 表示是否使用偏置向量，默认为 `True`。

例如，定义一个输入大小为 10，输出大小为 5 的线性层：

import torch.nn as nn

linear = nn.Linear(10, 5)

此时，`linear` 就是一个 `nn.Linear` 的实例，可以使用它来进行线性变换。

nn.Linear定义

nn.Linear是PyTorch中的一个类，用于定义线性变换层。它将输入的特征进行线性变换，并输出一个新的特征表示。nn.Linear的定义如下：

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

其中，参数说明如下：
- in_features：输入特征的大小，即输入的维度。
- out_features：输出特征的大小，即输出的维度。
- bias：是否使用偏置项，默认为True。

nn.Linear的作用是将输入的特征进行线性变换，即计算输入特征与权重矩阵的乘积，并加上偏置项。它可以用于构建神经网络的全连接层。

下面是一个使用nn.Linear的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入特征的大小和输出特征的大小
in_features = 10
out_features = 5

# 创建一个nn.Linear对象
linear = nn.Linear(in_features, out_features)

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(2, in_features)

# 进行线性变换
output = linear(input_data)

# 输出结果
print(output)

在这个例子中，我们首先创建了一个nn.Linear对象，然后定义了输入特征的大小和输出特征的大小。接着，我们创建了一个输入数据的张量，并将其传递给nn.Linear进行线性变换。最后，我们打印输出结果。