PyTorch的nn.Linear（）是用于设置网络中的全连接层的，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量，一般形状为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明如下： in_features指的是输入的二维张量的大小，即输入的[batch_size, size]中的size。 out_features指的是输出的二维张量的大小，即输出的二维张量的形状为[batch_size，output_size]，当然，它也代表了该全连接层的神经元个数。 从输入输出的张量的shape角度来理解，相当于一个输入为[batch_size, in_features]的张量变换成了[batch_size, out_features]的输出张量。用法示例：
import torch as t from torch import nn # in_features由输入张量的形状决定，out_features则决定了输出张量的形状 connected_layer = nn.Linear(in_features = 64*64*3, out_features = 1) # 假定输入的图像形状为[64,64,3] input = t.randn(1,64,64,3) # 将四维张量转换为二维张量之后，才能作为全连接层的输入 input = input.view(1,64*64*3) print(input.shape) output = connected_layer(input) # 调用全连接层 print(output.shape)这段代码运行结果为
input shape is %s torch.Size([1, 12288]) output shape is %s torch.Size([1, 1])
