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在 PyTorch 中，torch.nn.Linear 是一个实现全连接层（线性变换）的模块，用于神经网络中的线性变换操作。它的数学表达式为：

其中：

• x是输入数据

• W是权重矩阵

• b是偏置项

• y是输出数据

基本用法

import torch
import torch.nn as nn# 创建一个线性层，输入特征数为5，输出特征数为3
linear_layer = nn.Linear(in_features=5, out_features=3)# 创建一个随机输入张量（batch_size=2, 特征数=5）
input_tensor = torch.randn(2, 5)# 前向传播
output = linear_layer(input_tensor)
print(output.shape)  # 输出 torch.Size([2, 3])

主要参数

1. in_features - 输入特征的数量

2. out_features - 输出特征的数量

3. bias - 是否使用偏置项（默认为True）

重要属性

1. weight - 可学习的权重参数（形状为[out_features, in_features]）

2. bias - 可学习的偏置参数（形状为[out_features]）

示例：构建简单神经网络

class SimpleNet(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNet, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(10, 20)  # 输入10维，输出20维self.fc2 = nn.Linear(20, 2)   # 输入20维，输出2维def forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xmodel = SimpleNet()
input_data = torch.randn(5, 10)  # batch_size=5
output = model(input_data)
print(output.shape)  # torch.Size([5, 2])

初始化权重

# 自定义权重初始化
nn.init.xavier_uniform_(linear_layer.weight)
nn.init.zeros_(linear_layer.bias)# 或者使用PyTorch内置初始化
linear_layer = nn.Linear(5, 3)
torch.nn.init.kaiming_normal_(linear_layer.weight, mode='fan_out')

注意事项

1. 输入数据的最后一维必须等于in_features

2. 线性层通常与激活函数配合使用（如ReLU）

3. 在GPU上使用时，确保数据和模型都在同一设备上。