导读 在深度学习中，`nn.Linear` 是一个非常基础且重要的模块，它通常被称为全连接层（Fully Connected Layer）。简单来说，`nn.Linear` 的...
在深度学习中，`nn.Linear` 是一个非常基础且重要的模块，它通常被称为全连接层（Fully Connected Layer）。简单来说，`nn.Linear` 的作用就是将输入数据通过一个线性变换映射到新的空间中，公式可以表示为 `y = Wx + b`，其中 `W` 是权重矩阵，`b` 是偏置项，`x` 是输入向量。
在 PyTorch 中，`nn.Linear` 是构建神经网络时不可或缺的一部分。例如，在搭建一个简单的多层感知机（MLP）时，我们常常会用到多个 `nn.Linear` 层来逐步提取特征并完成任务。每次调用 `nn.Linear` 时，它都会自动初始化合适的权重和偏置值，这大大简化了开发流程。
值得注意的是，虽然名字类似，但 `nn.Linear` 并不是 `nn.linner`。后者可能是拼写错误或者某种自定义实现，但在官方文档中并没有这样的定义。因此，在使用过程中一定要注意区分，避免混淆。总之，掌握好 `nn.Linear` 的用法，是深入理解神经网络的第一步！🌟
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