在PyTorch中，线性层是构建神经网络的基础组件之一，基本上用于实现全连接层。

1. 输入特征数量 :

   

   • 这是指输入数据的特征数量，即输入张量的维度。
   • 比方说 Ru果输入数据是一个形状为 的张量，则 in_features 得设置为 10。
2. • 这是指输出数据的特征数量，即输出张量的维度。
   • 比方说 Ru果你想将输入数据的特征数量少许些到5，则 out_features 得设置为 5。

权沉矩阵和偏置向量的形状如下：

• 权沉矩阵 :

  • 形状为 。
  • 这意味着权沉矩阵的行数等于输出特征数量，列数等于输入特征数量。

• 偏置向量 :

  • 形状为 。
  • 偏置向量的长远度等于输出特征数量。

python import torch.nn as nn

linear = nn.Linear

在这玩意儿例子中，linear 的权沉矩阵形状将是 ，偏置向量形状将是 。

当你需要修改权沉和偏置时 Neng通过以下方式：

python

weight = linear.weight bias = linear.bias

linear.weight.data = torch.randn linear.bias.data = torch.randn

请注意，权沉和偏置的数据类型通常是 FloatTensor，所以呢当你修改它们的值时需要用 .data 属性来确保操作在正确的张量类型上施行。