torch.nn.Linear功能介绍

`torch.nn.Linear`是PyTorch库中的一个核心模块，它属于`torch.nn`（神经网络模块）的一部分，用于实现线性层或全连接层。在深度学习中，线性层是神经网络的基本组成部分，它负责将前一层的输出通过权重矩阵进行线性变换，并加上偏置项。

具体来说，当你创建一个`nn.Linear(in_features, out_features)`实例时，它有以下两个参数：

1. `in_features`：输入特征的数量，即前一层神经元的数目。
2. `out_features`：输出特征的数量，也就是该层生成的新神经元数目，通常等于下一层的神经元数量。

这个模块的功能主要包括：
- 输入向量的线性转换：每个输入值与权重矩阵对应位置的权重相乘，然后将所有乘积加起来，再加上偏置项（如果有的话）。
- 可学习参数：权重矩阵和偏置项都是可训练的参数，它们会在训练过程中通过反向传播算法进行优化，以最小化损失函数。