在深度学习的世界里，`nn.Linear()` 是 PyTorch 中一个非常基础且重要的模块，主要用于构建全连接层（Fully Connected Layer）。简单来说，它实现的是矩阵乘法加上偏置的操作：y = xA^T + b。

首先，我们需要了解它的参数。`nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)`，其中：

- `in_features` 是输入数据的特征数量；

- `out_features` 是输出数据的特征数量；

- `bias` 是否添加偏置，默认为 `True`。

例如：

```python

import torch.nn as nn

linear_layer = nn.Linear(4, 2) 输入4维，输出2维

input_tensor = torch.randn(3, 4) 批量输入，3个样本，每个样本4维

output_tensor = linear_layer(input_tensor)

print(output_tensor.shape) 输出应为 (3, 2)

```

通过上述代码，我们可以看到，`nn.Linear()` 能够高效地完成从高维到低维或反之的数据转换！无论是搭建神经网络还是处理数据变换，它都是你的得力助手！🚀🌟