1.功能用途不同

nn.Linear()是一种线性变换，它将输入数据通过权重矩阵进行线性映射。而nn.Embedding()是一种嵌入层，用于将稀疏的类别型数据转化为稠密的向量表示。

2.输入输出形式不同

nn.Linear()的输入是连续的数值型数据，输出也是连续的数值型数据。而nn.Embedding()的输入是离散的类别型数据，输出是连续的向量表示。

3.参数设置与调整不同

nn.Linear()需要设置输入输出的维度，通过训练学习权重和偏置参数。而nn.Embedding()需要设置词汇表大小和嵌入向量的维度，通过训练学习每个词的向量表示。

4.应用领域不同

nn.Linear()广泛应用于各种神经网络结构中，如全连接网络，卷积神经网络，递归神经网络等。而nn.Embedding()主要用于处理类别型数据，如自然语言处理，推荐系统等。

5.性能与效率不同

nn.Linear()在处理大规模连续数据时，可能需要更多的计算资源。而nn.Embedding()处理稀疏数据时，可以显著提高计算效率。

延伸阅读

如何在神经网络中选择合适的层

神经网络的设计是一门艺术，需要根据问题的特性，数据的类型以及具体的任务需求来选择合适的层。以下是一些选择层时的一般性原则：

1.识别问题的类型：对于连续型问题，如回归和多类分类，我们可以使用nn.Linear()进行处理。对于类别型问题，如词向量嵌入和用户嵌入，我们可以使用nn.Embedding()。

2.理解数据的特性：对于连续的数值型数据，使用nn.Linear()可以得到良好的效果。而对于离散的类别型数据，使用nn.Embedding()可以将类别型数据转化为稠密的向量表示。

3.考虑效率和性能：在设计神经网络时，我们需要权衡模型的效率和性能。例如，对于大规模的连续数据，我们可能需要优化nn.Linear()的结构以提高计算效率。对于稀疏的类别型数据，我们可以通过使用nn.Embedding()来减少计算资源的需求。

通过合理选择和设计神经网络层，我们可以更好地解决复杂的机器学习问题，并提高模型的性能和效率。