prthon中nn.Linear

nn.Linear是PyTorch中的一个模块，用于定义一个线性层（fully connected layer）。该模块可以接收输入张量，对其进行线性变换，并输出结果张量。nn.Linear通常用于构建神经网络的全连接层，可以实现输入特征的线性组合，并输出到下一层进行非线性变换。

具体来说，nn.Linear模块的构造函数如下：

class torch.nn.Linear(in_features: int, out_features: int, bias: bool = True)

其中，in_features表示输入张量的特征数，out_features表示输出张量的特征数，bias表示是否使用偏置项。构造一个nn.Linear对象后，可以通过调用该对象的forward方法来进行线性变换，如下所示：

import torch.nn as nn

linear_layer = nn.Linear(10, 20)  # 构造一个输入特征数为10，输出特征数为20的线性层
input_tensor = torch.randn(32, 10)  # 构造一个大小为32x10的随机输入张量
output_tensor = linear_layer(input_tensor)  # 对输入张量进行线性变换

上述代码中，我们首先构造了一个输入特征数为10，输出特征数为20的线性层，然后构造了一个大小为32x10的随机输入张量，并通过调用linear_layer的forward方法对其进行线性变换，得到大小为32x20的输出张量。