💻 PyTorch的nn.Linear()详解🚀
导读 在深度学习中，`nn Linear()` 是 PyTorch 中一个非常基础且重要的模块，主要用于实现全连接层（Fully Connected Layer）。简单来说，
在深度学习中，`nn.Linear()` 是 PyTorch 中一个非常基础且重要的模块，主要用于实现全连接层（Fully Connected Layer）。简单来说，它完成的是矩阵乘法加偏置的操作：y = xA^T + b。
首先，让我们看看它的主要参数：
👉 in_features: 输入特征的数量，也就是输入数据每一行的维度。
👉 out_features: 输出特征的数量，即输出结果的维度。
👉 bias: 是否添加偏置项，默认为 `True`。
举个例子，假如我们有一个形状为 `(batch_size, in_features)` 的输入张量，设置 `out_features=10`，那么输出张量的形状就是 `(batch_size, 10)`。✨
此外，`nn.Linear()` 还可以结合激活函数一起使用，比如 ReLU 或者 Sigmoid，进一步增强模型的表达能力。🔥
总之，`nn.Linear()` 是构建神经网络的基础组件之一，理解它的参数和功能对于掌握深度学习至关重要！💪
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