在深度学习的世界里，`torch.nn.Linear()` 是构建神经网络时不可或缺的一部分 🧱。它通常被称为全连接层（Fully Connected Layer），是每个神经网络的基础模块之一。简单来说，`Linear()` 的作用就是通过权重矩阵和偏置项，将输入数据映射到输出空间。这个过程就像给数据穿上一件新衣服，让它更好地适应任务需求 💼。
例如，在图像分类任务中，输入可能是经过卷积处理后的特征图，而 `Linear()` 则负责将这些复杂特征转化为具体的类别概率 🖼️➡️📊。它的核心公式为：
y = xW + b
其中，`x` 是输入张量，`W` 和 `b` 分别是权重矩阵和偏置向量，`y` 是最终输出结果。
虽然 `Linear()` 很基础，但它却是整个模型性能的关键所在！因此，在实际应用中，我们需要合理设置输入维度与输出维度，确保其能够高效工作 🎯。此外，结合激活函数（如ReLU或Sigmoid）使用，可以进一步提升模型的表现力 🌟。
总之，`torch.nn.Linear()` 就像一座桥梁，连接着输入与输出，推动着人工智能的发展前行 💪🚀。
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