线性层模块，实现 output = input @ weight.T + bias。定义于 InfiniCore/python/infinicore/nn/modules/linear.py。
class Linear(Module):
def __init__(
self,
in_features: int,
out_features: int,
bias: bool = False,
device=None,
dtype=None,
) -> Nonein_features：输入特征数。out_features：输出特征数。bias：是否使用偏置，默认为False。device：权重和偏置所在的设备。dtype：权重和偏置的数据类型。
forward(input)：前向传播，计算input @ weight.T + bias。
weight：权重张量，形状为(out_features, in_features)。bias：偏置张量，形状为(out_features,)（如果bias=True）。
- 输入：
(*, in_features)，其中*表示任意数量的维度。 - 输出：
(*, out_features)，除最后一个维度外与输入形状相同。
import infinicore as ic
from infinicore.nn import Linear
device = ic.device("cuda:0")
# 创建线性层
linear = Linear(128, 64, bias=True, device=device, dtype=ic.float16)
# 前向传播
input = ic.empty((32, 128), dtype=ic.float16, device=device)
output = linear(input) # shape: (32, 64)
# 访问参数
weight = linear.weight # shape: (64, 128)
bias = linear.bias # shape: (64,)