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本文介绍了PyTorch中的全连接层nn.Linear，包括其功能、参数、源码解析以及如何查看源码。nn.Linear用于实现线性变换，其核心功能在Python包装代码和C++/CUDA底层实现中。文章提供了一个简化版的nn.Linear源码示例，并给出使用nn.Linear构建简单神经网络的示例代码和解释。
文章目录
nn.Linear简介
nn.Linear 是 PyTorch 中非常基础的一个模块，用于实现全连接层。下面我会详细解释它的内部实现和如何查看源码。
nn.Linear 基本介绍
在 PyTorch 中，nn.Linear 表示的是一个全连接层，它的主要功能是进行线性变换。数学上，这可以表示为 (y = xA + b)，其中：
- (x) 是输入
- (A) 是层的权重
- (b) 是偏置项
- (y) 是输出
nn.Linear 的参数
nn.Linear 接受三个主要的参数：
in_features: 输入的特征数out_features: 输出的特征数bias: 是否使用偏置项（默认为True）
nn.Linear源码解析
nn.Linear 的 Python 实现主要是调用底层的 C++/CUDA 代码。但其基本结构和实现逻辑可以在其 Python 包装代码中找到。
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