PyTorch自定义层与模型教程

自定义层和模型是PyTorch中一个非常强大的功能，它允许开发者根据特定需求创建定制的神经网络组件。以下是一些关于如何创建和使用自定义层与模型的基础教程。

自定义层

自定义层可以让你定义自己的神经网络层，这样可以更灵活地构建模型。以下是一个简单的自定义层的例子：

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)

自定义模型

自定义模型允许你定义自己的神经网络架构。以下是一个简单的自定义模型的例子：

class CustomModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.layer1 = CustomLayer(3, 16)
        self.layer2 = nn.ReLU()
        self.layer3 = nn.Linear(16, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        return x

示例图片

扩展阅读

想要了解更多关于PyTorch自定义层和模型的信息，可以参考以下教程：