在PyTorch中，全连接层（Fully Connected Layer）的位置通常位于神经网络的末端，特别是在卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）之后，用于将提取到的特征映射到最终的输出。以下是关于全连接层的相关信息：
y = Wx + b，其中 y 是输出向量，x 是输入向量，W 是权重矩阵，b 是偏置向量。nn.Linear 类来创建全连接层，它接受输入特征的数量和输出特征的数量作为参数。通过上述分析，我们可以看到全连接层在PyTorch模型构建中的核心作用，以及它在不同神经网络结构中的位置选择。
