PyTorch 自定义层教程

自定义层是 PyTorch 中非常强大的功能，它允许你根据特定需求创建自定义的网络层。以下是一些关于 PyTorch 自定义层的教程和示例。

自定义层的基本步骤

1. 定义一个继承自 torch.nn.Module 的类。
2. 在类中实现 __init__ 方法来初始化层参数。
3. 实现 forward 方法来定义前向传播逻辑。

示例：自定义卷积层

以下是一个自定义卷积层的示例：

import torch
import torch.nn as nn

class CustomConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):
        super(CustomConv2d, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)

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

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 自定义层的知识，可以参考以下教程：

• PyTorch 官方文档 - 自定义层

图片示例

下面是 PyTorch 网络结构的一个简单示例：