在PyTorch的世界里，`torch.nn.Linear()` 是构建神经网络时最常用的函数之一，堪称模型设计的核心工具！它用于实现线性变换操作：\( y = xA^T + b \)，其中 \(x\) 是输入数据，\(A\) 和 \(b\) 分别是权重和偏置项。
首先，在使用 `torch.nn.Linear()` 之前，你需要明确输入特征数（in_features）与输出特征数（out_features）。例如，如果你想将一个128维的向量映射到64维空间，只需定义 `Linear(128, 64)` 即可。此外，如果你希望禁用偏置项，可以设置 `bias=False`。
💡小贴士：合理初始化权重和偏置对于模型训练至关重要。PyTorch默认会以均匀分布随机初始化参数，但你也可以手动调整初始值来加速收敛哦！
通过这一简单却强大的模块，我们可以轻松搭建复杂的神经网络结构，让机器学习任务更加高效。💪🔥
PyTorch 深度学习 机器学习
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
