PyTorch 自定义层教程

自定义层是 PyTorch 中一个强大的功能，它允许我们创建具有特定功能的层，以适应特定的模型需求。在本教程中，我们将学习如何创建和使用自定义层。

自定义层的基本结构

在 PyTorch 中，自定义层通常继承自 torch.nn.Module 类。以下是创建自定义层的基本步骤：

1. 继承 torch.nn.Module 类。
2. 初始化层参数：在 __init__ 方法中初始化层的参数。
3. 定义前向传播：在 forward 方法中定义前向传播逻辑。

import torch
import torch.nn as nn

class CustomLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(CustomLayer, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

使用自定义层

创建自定义层后，我们可以在模型中使用它。以下是一个简单的例子：

model = nn.Sequential(
    CustomLayer(3, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)

扩展阅读

如果你想要更深入地了解 PyTorch 中的自定义层，可以阅读以下教程：

• PyTorch 官方文档 - 自定义层

Custom Layers