在深度学习框架PyTorch中，`torch.nn.Linear` 是一个非常基础且重要的模块，用于实现全连接层（Fully Connected Layer）。它的核心功能是将输入数据通过权重矩阵映射到指定维度的输出空间。简单来说，它完成了从高维特征到低维或相同维度特征的转换。

当我们使用 `torch.nn.Linear(in_features, out_features)` 时，`in_features` 表示输入张量的最后一维大小，而 `out_features` 则决定了输出张量的最后一维大小。例如，若输入形状为 `(batch_size, in_features)`，经过线性变换后，输出形状会变成 `(batch_size, out_features)`。✨

值得注意的是，输入张量的前几维可以是任意的批量维度，比如 `(N, M, in_features)` 的输入同样适用，最终输出会保持批量维度不变，仅改变最后一维。因此，在搭建神经网络时，合理设置 `in_features` 和 `out_features` 是至关重要的，这直接影响模型的表达能力和计算效率。💪

总之，掌握 `torch.nn.Linear` 的维度规则，能帮助我们更高效地构建复杂的深度学习模型！💡