elf.fc1 = nn.Linear(inDim, 64

在PyTorch中，`nn.Linear` 是一个层（layer），它通常用于实现线性变换，比如全连接（fully connected）层。当你设置 `elf.fc1 = nn.Linear(inDim, 64)` 这一行时，你在创建一个名为 `fc1` 的模块，它的输入维度（input dimension）是 `inDim`，输出维度（output dimension 或者说隐藏单元数）是 64。

具体来说，这行代码的意思是在神经网络 `elf` 中定义了一个从 `inDim` 维度的向量到 64 维度向量的线性转换。这常常是你构建深度学习模型的第一层，如卷积神经网络（CNN）之后的一般全连接层，用于对特征进行扁平化并进一步处理。

示例代码可能如下：

import torch.nn as nn

# 假设 inDim 是输入特征的数量
elf = SomeModelClass()
elf.fc1 = nn.Linear(inDim, 64)  # 创建一个线性层，大小为 (inDim, 64)

要继续使用这个层，你需要将输入数据传递给它，例如在前向传播（forward pass）中：

x = torch.randn(100, inDim)  # 假设我们有 100 个样本，每个样本有 inDim 个特征
out = elf.fc1(x)  # 应用线性变换得到输出