🌟PyTorch线性图层：轻松搞定线性变换🌟

在深度学习的世界里，torch.nn.Linear 是一个非常基础且重要的模块，它用于实现线性变换（也称全连接层）。简单来说，这个层的作用是将输入数据通过权重矩阵和偏置向量进行线性组合，从而输出新的特征表示。👀

公式表达为：`output = input × weight + bias`。

举个例子，假设你正在处理图像分类任务，输入是一张图片的像素值，输出则是各类别的概率分布。这时，`torch.nn.Linear` 就能帮助你完成从输入到输出的转换过程！✨

使用时，只需定义该层对象并传入输入和输出维度即可。例如：

```python

linear_layer = nn.Linear(in_features=128, out_features=64)

```

这段代码创建了一个从 128 维降到 64 维的线性变换层。简单高效，功能强大！🚀

无论是搭建神经网络模型还是进行特征提取，`torch.nn.Linear` 都是你不可或缺的好帮手！快去试试吧～💪