Linear layers

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

对输入数据做线性变换：(y = Ax + b)

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 - 若设置为False，这层不会学习偏置。默认值：True

形状：

• 输入: ((N, in_features))
• 输出： ((N, out_features))

变量：

• weight -形状为(out_features x in_features)的模块中可学习的权值
• bias -形状为(out_features)的模块中可学习的偏置

例子：

>>> m = nn.Linear(20, 30)>>> input = autograd.Variable(torch.randn(128, 20))>>> output = m(input)>>> print(output.size())