✨torch.nn.Linear()函数的理解✨
发布时间：2025-03-23 07:05:35来源：
在深度学习中，`torch.nn.Linear()` 是一个非常基础且重要的模块，它用于构建全连接层（Fully Connected Layer）。简单来说，它的作用是将输入数据通过权重矩阵和偏置向量进行线性变换，从而生成输出结果。
首先，我们需要了解它的构造函数：`torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)`。这里的 `in_features` 表示输入数据的特征维度，而 `out_features` 则表示输出数据的特征维度。布尔值参数 `bias` 决定了是否包含偏置项，默认为 `True`，即会添加偏置向量。🔍
举个例子，如果你有一个输入张量形状为 `(batch_size, in_features)`，经过 `Linear` 层后，输出张量形状就会变成 `(batch_size, out_features)`。这个过程相当于对每个样本执行了矩阵乘法操作，并加上偏置。⚙️
总之，`torch.nn.Linear()` 是 PyTorch 中实现神经网络全连接层的核心工具之一，灵活运用它可以轻松搭建各种复杂的模型！💪
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
