`nn.Linear` 是PyTorch中神经网络库的一个模块，用于创建一个线性层（也称为全连接层或仿射变换）。线性层是神经网络中最常见的层之一，通常用于线性变换。具体来说，该层将输入张量进行线性变换并输出一个新的张量。这个线性变换涉及到权重（或称为参数）的乘法加上偏置项。
线性层的数学表达式为：`y = xA^T + b` 其中：
* `y` 是输出张量
* `x` 是输入张量
* `A` 是权重矩阵
* `b` 是偏置向量
* `A^T` 表示权重矩阵的转置（通常在训练过程中，会涉及到转置来执行矩阵乘法）
在PyTorch中，创建一个线性层可以很简单，例如：
```python
import torch.nn as nn
# 创建一个输入特征数量为input_features的线性层，输出特征数量为output_features的线性层。
linear_layer = nn.Linear(in_features=input_features, out_features=output_features)
```
在神经网络模型中，这个线性层通常与其他层（如卷积层、池化层等）组合使用，形成一个完整的网络结构。当你向前传播输入数据时，这个线性层会对数据进行线性变换。在训练过程中，该层的权重和偏置会被优化以最小化预测误差。