本文探讨了PyTorch中torch.nn.Linear()全连接层的计算方式。通过实例展示，揭示了输入向量与权重矩阵并非简单相乘，而是输入向量乘以权重矩阵的转置再加上偏置矩阵，从而得出正确维度的输出向量。
import torch
import torch.nn as nn
layer = nn.Linear(10, 3)
vector = torch.ones(10)
我们定义了一个从10到3的全连接层layer，并且创建了一个全1的特征向量vector
按照我们的理解，将vector放入layer也就是进行一个矩阵运算，vector是一个 1乘10 矩阵，那么layer肯定是一个 10乘3 矩阵，这样才能使得输出向量的维度是3
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