在深度学习的世界里，PyTorch的`nn`模块是我们构建神经网络的得力助手。今天，让我们一起探索其中的重要组件：Linear层与nn.Learner！✨

首先，Linear层是神经网络中最基础的一环。它实现了线性变换 \( y = xA^T + b \)，即输入数据通过权重矩阵 \( A \) 和偏置 \( b \) 进行转换。简单来说，Linear层就是将输入特征映射到更高维度或更低维度的空间中，为后续的非线性激活函数做准备。例如，在图像分类任务中，它可以帮助模型提取更复杂的特征。

接着，我们来看看nn.Learner（可能您指的是`nn.Sequential`或其他优化器相关功能）。它通常用于快速搭建网络结构，并配合优化器实现参数更新。比如，使用`nn.Sequential`可以像拼积木一样组合多个层，让代码更加简洁高效。

掌握这些核心工具后，你会发现构建深度学习模型变得轻而易举。快拿起你的笔记本，开始动手实践吧！💪 深度学习 PyTorch