什么是全连接层？它的作用是什么？
我们还是回到之前的草地场景中，假设现在的问题变成让机器判断该草地上是不是有一只猫存在，由于之前做的卷积操作，将草地分成了许多网格，如果场地上只有一只猫，那么只有一个网格是有猫的，而其他的网格都不存在猫，一个卷积核运算可以得到一个特征，如果按比例计算，显然存在猫的网格只有一个，大部分都是不存在的场景，那机器根据概率判断大概率会认定该草地上没有猫，这是不符合结果的。
全连接层是这样做的
好，那么接下来再用比较通俗的语言来总结，可以这样解释
在深度学习中，我们通常会用一个大型的神经网络来处理输入的数据，比如一张图片。全连接层就是这个神经网络中的一个重要组成部分，它会将上一层的所有神经元和当前层的所有神经元都连接起来，这样就能形成一个非常复杂的神经网络。
这个全连接层的作用就是将之前提取的特征（也就是上一层的神经元输出）传递给下一层，并且可以通过大量的数据训练，让网络自动学习如何识别不同的模式。这些模式可以是任何东西，比如识别手写数字、识别人脸、识别物体等等。
总之，全连接层就是深度学习中的一种神经网络层，它可以让神经网络更好地学习到数据中的模式，从而提高分类或回归任务的准确性。
pytorch中的全连接层
在PyTorch中，全连接层可以通过nn.Linear模块实现。该模块提供了一个简单的方式来定义全连接层，只需要指定输入和输出的大小即可。
具体来说，nn.Linear接受两个参数，第一个参数是输入的大小（也就是上一层的神经元数量），第二个参数是输出的大小（也就是当前层的神经元数量）。在这个层中，所有输入的神经元都会连接到所有输出的神经元，因此这也是一个全连接层。
以下是一个使用nn.Linear定义全连接层的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个输入大小为10，输出大小为5的全连接层
fc = nn.Linear(10, 5)
# 构造一个大小为10的输入张量
input_tensor = torch.randn(10)
# 将输入传递给全连接层，并使用ReLU作为激活函数
output_tensor = nn.ReLU()(fc(input_tensor))
# 输出预测结果
print(output_tensor)
在这个示例中，我们首先定义了一个输入大小为10，输出大小为5的全连接层。然后我们使用torch.randn构造了一个大小为10的输入张量，并将其传递给全连接层。在全连接层之后，我们使用ReLU作为激活函数对输出进行非线性变换，并得到最终的预测结果。