torch.nn.Linear()

torch.nn.Linear() 是 PyTorch 中的一个线性变换函数。它被用于神经网络中的线性层，它将输入张量与权重矩阵相乘并加上偏置向量。

其语法为：

torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)

- `in_features`：输入张量的大小。
- `out_features`：输出张量的大小。
- `bias`：是否添加偏置，默认为 `True`。

例如，如果我们想要创建一个输入大小为 10，输出大小为 5 的线性层，可以这样写：

import torch.nn as nn

linear_layer = nn.Linear(10, 5)

这将创建一个线性层对象 `linear_layer`，用于处理大小为 10 的输入张量，并生成大小为 5 的输出张量。

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`torch.nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个线性层，它将输入的数据进行线性变换，即 Y = XA^T + b，其中 X 表示输入，A 表示权重，b 表示偏置。它的作用相当于一个全连接层，可以将输入数据的特征进行线性组合，产生新的特征表示。其初始化参数包括输入特征数、输出特征数、是否带偏置等。在神经网络中，线性层通常被用于提取输入数据的低维表示，或者用于实现神经网络的分类或回归任务。

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torch.nn.Linear 是 PyTorch 中的一个类，用于实现一个全连接层。它接受两个参数：输入特征的数量和输出特征的数量。该层将输入特征映射到输出特征，具体的计算方式为 y = xA^T + b，其中 x 是输入特征，A 是权重矩阵，b 是偏置向量，y 是输出特征。该层常用于神经网络的前向传播中。