python nn.Dense()函数功能

`nn.Dense()`是PyTorch的一个函数，用于创建一个全连接层。全连接层是神经网络中最基本的一种层，它将输入张量与权重矩阵相乘并加上偏置向量，然后使用激活函数输出一个新的张量。`nn.Dense()`的输入参数包括输入张量的形状和输出张量的形状，以及是否使用偏置向量。在代码中，可以通过以下方式调用`nn.Dense()`函数：

import torch.nn as nn

# 创建一个全连接层
fc = nn.Dense(in_features=10, out_features=20, bias=True)

其中，`in_features`是输入特征的数量，即输入张量的形状；`out_features`是输出特征的数量，即输出张量的形状；`bias`表示是否使用偏置向量，如果为True，则会创建一个与输出特征数量相等的偏置向量。创建完全连接层之后，可以将输入张量传递给该层，通过调用该层的`forward()`方法，生成输出张量。例如：

import torch

# 创建一个全连接层
fc = nn.Dense(in_features=10, out_features=20, bias=True)

# 生成一个输入张量
x = torch.randn(1, 10)

# 生成一个输出张量
output = fc(x)

print(output.shape)  # 输出张量的形状为(1, 20)