4维tensor，怎么使用 nn.linear

要使用 nn.Linear 操作一个4维 tensor，你需要首先将它展平为2维 tensor，然后再进行线性变换。下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设输入的4维 tensor 的大小是 (batch_size, channels, height, width)
input_tensor = torch.randn(batch_size, channels, height, width)

# 将4维 tensor 展平为2维 tensor
flatten_tensor = input_tensor.view(batch_size, -1)

# 定义线性变换
linear = nn.Linear(flatten_tensor.size(1), output_size)

# 应用线性变换
output = linear(flatten_tensor)

在这个示例中，`input_tensor` 是输入的4维 tensor，`flatten_tensor` 是将其展平后得到的2维 tensor。`linear` 是一个 nn.Linear 对象，它将 `flatten_tensor` 的每个样本映射到一个大小为 `output_size` 的向量。最后，你可以通过将 `flatten_tensor` 传递给 `linear` 来得到输出 `output`。

请注意，`batch_size` 是输入的 batch 大小，`channels` 是输入的通道数，`height` 和 `width` 是输入的高度和宽度。`output_size` 是线性变换的输出大小。你需要根据具体的情况设置这些参数。