4维tensor，怎么使用 nn.linear

使用 nn.Linear 对一个4维的张量进行操作，需要先将其转换为2维的形式，然后再转换回4维。下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设输入张量的形状为 (batch_size, channels, height, width)
input_tensor = torch.randn(10, 3, 32, 32)

# 将输入张量转换为2维形状
batch_size = input_tensor.size(0)
input_tensor = input_tensor.view(batch_size, -1)

# 定义线性层
linear_layer = nn.Linear(input_tensor.size(1), output_features)

# 对输入张量进行线性变换
output = linear_layer(input_tensor)

# 将输出张量转换回原始形状
output = output.view(batch_size, -1, height, width)

在上述代码中，我们首先使用 `view` 方法将输入张量转换为2维形状，其中 `batch_size` 是输入张量的第一个维度，`-1` 表示自动计算剩余维度的大小。然后，我们定义了一个线性层 `nn.Linear`，其中 `input_tensor.size(1)` 表示输入特征的数量， `output_features` 表示输出特征的数量。最后，我们将输出张量通过 `view` 方法转换回原始的4维形状。

需要注意的是，线性层的输入特征数量应该等于输入张量转换后的2维大小，而输出特征数量可以根据需要进行设置。