正文
pytorch中的Linear Layer（线性层）
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LINEAR LAYERS
Linear
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Examples:
>>> m = nn.Linear(20, 30)
>>> input = torch.randn(128, 20)
>>> output = m(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([128, 30])
查看源码后发现U指的是均匀分布，即weight权重（A的转置）是取自输入尺寸的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布，同理可得偏置bias是输出尺寸
的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布。
资料参考于官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#linear-layers
Linear
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Examples:
>>> m = nn.Linear(20, 30)
>>> input = torch.randn(128, 20)
>>> output = m(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([128, 30]) 查看源码后发现U指的是均匀分布，即weight权重（A的转置）是取自输入尺寸的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布，同理可得偏置bias是输出尺寸的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布。
资料参考于官网：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#linear-layers
