手写 nn.Linear

nn.Linear是PyTorch中的一个类，用于创建一个全连接层（fully connected layer）。引用给出了一个使用nn.Linear的示例代码，其中创建了一个输入维度为20，输出维度为30的全连接层。具体代码如下：

在引用中，展示了一个2维输入转换为3维输出的例子。可以看到，nn.Linear的实例具有一个权重矩阵，其大小为输入维度乘以输出维度。具体代码如下：

print(layer.weight.size()) # 输出 torch.Size([3,2])

而在引用中，展示了如何使用nn.Linear构建一个简单的神经网络。该网络包含两个全连接层，输入大小为input_size，隐藏层大小为hidden_size，输出大小为output_size。具体代码如下：

 def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
 super().__init__()
 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.w1 = nn.Linear(input_size, hidden_size, bias=False)
 self.w2 = nn.Linear(hidden_size, output_size, bias=False)
 self.sigmoid = nn.Sigmoid()

 def forward(self, x):
 i2h = self.w1(x)
 i2h = self.sigmoid(i2h)
 h2o = self.w2(i2h)
 h2o = self.sigmoid(h2o)
 return h2o```

以上就是手写nn.Linear的示例代码。