nn.Linear使用方法

nn.Linear是PyTorch中的一个模块，用于定义一个线性变换的层。它接受输入特征，并输出经过线性变换后的特征。

使用方法如下：

1. 导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义输入特征的维度（input_dim）和输出特征的维度（output_dim）：

input_dim = 10
output_dim = 5

3. 创建一个nn.Linear对象，指定输入和输出的维度：

linear_layer = nn.Linear(input_dim, output_dim)

4. 将输入特征传递给该层，得到输出特征：

input_features = torch.randn(32, input_dim)  # 生成一个随机的输入特征
output_features = linear_layer(input_features)  # 进行线性变换

在上面的例子中，input_features的大小为[32, input_dim]，即批量大小为32，每个样本有input_dim个特征。线性变换后，output_features的大小为[32, output_dim]，即输出特征维度为output_dim。

需要注意的是，nn.Linear会自动初始化权重和偏置项，并且在模型的反向传播过程中会自动计算梯度。可以通过linear_layer.weight和linear_layer.bias分别访问权重和偏置项。

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