torch.nn.Linear()的用法

torch.nn.Linear()是用于构建线性全连接神经元网络的模块。它的作用是将输入数据进行线性变换，输出结果是输入数据和权重矩阵的点积加上偏置项的和。

torch.nn.Linear的用法如下：
1. 首先，通过torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias)来定义一个线性层，其中in_features表示输入数据的最后一个维度的大小，out_features表示输出数据的最后一个维度的大小，bias表示是否使用偏置项。
2. 然后，创建一个输入张量a，可以是任意形状的张量，注意要与in_features相匹配。
3. 调用线性层对象linear，传入输入张量a，得到输出张量out1。
4. 可以通过print(linear.state_dict())来查看线性层的权重和偏置项的参数。
5. 最后，输出结果out1即为线性层的计算结果。

在具体应用中，可以通过多次调用torch.nn.Linear()来构建复杂的神经网络模型，并结合其他模块和激活函数进行网络的搭建和训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.nn.Linear的使用方法](https://blog.csdn.net/m0_49963403/article/details/129825665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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