nn.linear的底层实现原理

nn.linear的底层实现原理
nn.Linear的底层实现原理是基于PyTorch的torch.nn.Linear类。

它是一个全连接层，用于进行线性变换。

在实现上，nn.Linear类包括两个参数：in_features和out_features。

in_features 代表输入的特征数量，out_features代表输出的特征数量。

当nn.Linear被调用时，它会根据输入的特征数量和输出的特征数量创建一个权重矩阵和一个偏置向量。

nn.Linear的前向传播操作可以表示为以下公式：
output = input * weight^T + bias
其中，input是输入的特征向量，weight是权重矩阵，bias是偏置向量，^T表示转置操作。

在前向传播过程中，input会与weight矩阵相乘，然后加上bias向量。

最终得到输出output。

通过调用nn.Linear的实例，可以方便地将输入特征向量进行线性变换，得到输出特征向量。

这样可以方便地构建神经网络模型，并且降低了手动定义权重和偏
置的复杂度。