1、函数介绍

class torch.nn.Linear（in_features，out_features，bias = True ）

1.1 作用

对传入数据应用线性变换：y = A x+ b

1.2 参数

• in_features - 每个输入样本的大小
• out_features - 每个输出样本的大小
• bias - 如果设置为False，则图层不会学习附加偏差。默认值：True

1.3 举例

m = nn.Linear(20, 30)
input = autograd.Variable(torch.randn(128, 20))
output = m(input)
print(output.size())	# torch.Size([128, 30])

分析：output.size()=矩阵size(128,20)*矩阵size（20,30）=(128,30)