在深度学习的世界里，`nn.Linear()` 是 PyTorch 框架中一个非常基础且重要的模块 🛠️。它用于实现全连接层（Fully Connected Layer），也就是我们常说的线性变换。简单来说，`nn.Linear(in_features, out_features)` 就是将输入数据从 `in_features` 维度映射到 `out_features` 维度，公式为 `y = xA^T + b`，其中 A 是权重矩阵，b 是偏置向量。

在实际应用中，`nn.Linear()` 常被用来构建神经网络的核心部分 🌟。比如，当你需要处理图像分类任务时，可以使用它来逐步减少特征维度，直到最终输出类别概率分布。此外，在自然语言处理领域，它也广泛应用于词嵌入向量的转换过程中。

值得注意的是，使用 `nn.Linear()` 时需要确保输入张量的形状正确匹配定义中的 `in_features` 参数，否则会抛出错误提醒 😊。通过合理配置该函数参数，我们可以灵活地设计模型结构，从而解决各种复杂的机器学习问题！💪