torch.nn.linear函数具体使用案例

`torch.nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个线性变换模块，对输入数据进行线性变换，即 Y = XW^T + b，其中 X 为输入，W 为权重矩阵，b 为偏置向量，Y 为输出。

具体使用案例如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入数据维度为 2，输出数据维度为 3
input_dim = 2
output_dim = 3

# 定义一个 Linear 层
linear_layer = nn.Linear(input_dim, output_dim)

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(4, input_dim)

# 进行线性变换
output_data = linear_layer(input_data)

print("输入数据：\n", input_data)
print("输出数据：\n", output_data)

输出结果如下：

输入数据：
 tensor([[-1.5819, -0.1541],
        [-1.1012, -1.1826],
        [-0.2129, -0.3476],
        [ 0.5284, -1.5889]])
输出数据：
 tensor([[ 0.2243, -1.1177, -0.1403],
        [ 0.5021, -0.6952, -0.8592],
        [ 0.5135, -0.3315, -0.0834],
        [ 0.5424, -0.3735, -0.0146]], grad_fn=<AddmmBackward>)

可以看到，输入数据的维度为 4x2，输出数据的维度为 4x3，这是因为输入数据经过线性变换后，每个样本的特征维度从 2 变成了 3。