在深度学习的世界里，`torch.nn.Linear` 是一个非常基础且重要的模块，它构成了神经网络的核心部分之一。简单来说，这个模块实现的是线性变换操作，即我们常见的矩阵乘法加偏置（y = Wx + b）。它不仅简洁高效，而且是构建复杂模型的基础工具。🌟

首先，让我们看看如何使用 `torch.nn.Linear`。假设你有一个输入特征维度为 10 的张量，你想通过一个线性层将其映射到 5 维度的空间。代码可以这样写：

```python

import torch

import torch.nn as nn

定义线性层

linear_layer = nn.Linear(in_features=10, out_features=5)

创建一个随机输入张量

input_tensor = torch.randn(2, 10) 批量大小为 2

前向传播

output = linear_layer(input_tensor)

print(output)

```

这段代码展示了如何轻松地定义和应用线性变换。每一次调用 `forward()` 方法时，都会自动计算出结果。此外，PyTorch 会自动管理权重和偏置的初始化，让开发者无需担心底层细节。💪

总之，`torch.nn.Linear` 是深度学习框架中的基石组件，无论是简单的线性回归还是复杂的多层感知机，它都能提供强大的支持。✨