PyTorch 中的一个线性变换层，也被称为 全连接层（Fully Connected Layer） 或 仿射变换（Affine Transformation）。它的主要作用是对输入张量进行线性变换，即计算加权和，并加上一个偏置。将输入（input_dim）变为输出（output_dim）。
对于一个输入张量 x， 层会计算以下操作：
- x：输入张量。它的形状通常是 [batch_size,input_dim]，即每个样本有 input_dim维的特征。
- W：权重矩阵，形状是 [output_dim,input_dim]，这里的 output_dim是希望输出的维度。 会学习这个矩阵。
- 每一行表示从输入到一个输出维度的映射。例如，第一行是输入的 4 个特征如何映射到第一个输出维度，第二行是输入特征如何映射到第二个输出维度。
- b：偏置项，形状是 [output_dim]，它也会被学习。
- y：输出张量，形状是 [batch_size,output_dim]，即每个样本被映射到 output_dim维度特征。
例子：在矩阵乘法，权重矩阵 的形状是 ，偏置 的形状是 。当输入 （形状为 ）与权重矩阵 的转置进行矩阵乘法时，我们得到了一个形状为 的输出张量。W的形状为 ，表示每个输出维度（2个输出）与输入维度（4个输入特征）的对应关系。
在训练过程中， 会自动学习权重矩阵 W和偏置项 b 的值，以最小化损失函数。
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