线性层在pytorch是干嘛的

PyTorch 里的线性层（用nn.Linear实现 ），简单说就是帮你做 “数据变形 + 加权组合” 的工具，像个 “智能计算器”：

1. 核心作用：按规则变数据

你给它一组数（比如 [1,2,3] ），它用自己学的 “变形规则”（由权重 W 和偏置 b 决定 ），把这组数变成另一组新数（比如 [4,5,6] ），公式就是 输出 = 输入×W + b 。

2. 实际干活场景

• 数据 “翻译”：比如把图片提取的特征（一堆数字），转成分类结果（比如 “是猫”“是狗” 对应的数字）。
• 搭建网络：当你做深度学习，想让数据层层传递、提取更复杂特征时，线性层就是基础 “变形块”，常和激活函数、卷积层搭配，构建神经网络 。

3. 大白话总结

线性层就像个 “带公式的变形器”，拿着 W 和 b 当 “变形密码”，把输入数据按 输出 = 输入×W + b 的规则，变成新的输出数据，帮你在深度学习里处理、转换信息～