안녕하세요 현주오님,

질문하신 내용 답변드립니다.
torch.nn 모듈을 사용할 때는 `nn.Linear` 클래스가 내부적으로 가중치와 바이어스를 관리합니다.

```python
fc_layer = nn.Linear(in_features=5, out_features=3)
input_data = torch.rand(1, 5)

fc_layer.weight.shape # torch.Size([3, 5])
```

위 코드에서 `fc_layer`는 내부적으로 가중치(weight)와 바이어스(bias)를 가지고 있으며, forward 연산 시 이들을 자동으로 사용합니다. 이때 `fc_layer.weight`의 크기는 `(3, 5)`가 됩니다. 즉, out_features가 행, in_features가 열로 저장됩니다.

반면에, torch.nn.functional 모듈을 사용할 때는 직접 가중치와 바이어스를 정의하고 이를 사용하여 연산을 수행해야 합니다.

```python
weight = torch.rand(3, 5)
bias = torch.rand(3)
input_data = torch.rand(1, 5)
output = torch.nn.functional.linear(input_data, weight, bias)
```

여기서 중요한 차이점은 가중치의 형태입니다. `nn.Linear`를 사용할 때는 가중치가 `(out_features, in_features)` 형태로 저장되며, `torch.nn.functional.linear`를 사용할 때도 동일하게 가중치가 `(out_features, in_features)` 형태로 주어져야 합니다. 따라서 `torch.nn.functional`을 사용할 때는 전치 행렬을 사용할 필요는 없습니다.

즉, nn.Linear에서의 가중치 형태 `(3, 5)`와 torch.nn.functional에서 직접 정의한 가중치 `(3, 5)`는 동일한 형태를 가집니다.

감사합니다.