PyTorch 是深度学习领域广泛使用的框架，其模块化设计通过 nn.Module 实现神经网络层的构建。以下是常见层类型的示例说明：

基础层结构

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(10, 5)  # 全连接层
        self.layer2 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3)  # 卷积层
        self.relu = nn.ReLU()  # 激活函数
        
    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.layer1(x))
        x = self.relu(self.layer2(x))
        return x

层类型详解

  • 线性层 nn.Linear(in_features, out_features)
    用于全连接网络，如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Linear_Layer/" alt="Linear_Layer"/></center>

  • 卷积层 nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
    处理图像数据，如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Convolutional_Layer/" alt="Convolutional_Layer"/></center>

  • 激活函数 nn.ReLU() / nn.Sigmoid()
    非线性变换，如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/ReLU_Activation/" alt="ReLU_Activation"/></center>

实践建议

  1. 通过 torch.nn 模块调用预定义层
  2. 自定义层需继承 nn.Module 类
  3. 使用 forward() 方法定义数据流动路径

了解更多PyTorch相关内容，请访问 /pytorch_tutorial。

Practice_PyTorch_Layer