PyTorch 自定義層

與使用module類構造模型類似。下面的centeredlayer類通過繼承module類自定義了乙個將輸入減掉均值後輸出的層，並將層的計算定義在了forward函式裡。這個層裡不含模型引數。

class

mydense
(nn.module)
:def
__init__
(self)
:super
(mydense, self)
.__init__(
) self.params = nn.parameterlist(
[nn.parameter(torch.randn(4,
4))for i in
range(3
)])4
,1))
)def
forward
(self, x)
:for i in
range
(len
(self.params)):
x = torch.mm(x, self.params[i]
)return x
net = mydense(
)print
(net)

class

mydense
(nn.module)
:def
__init__
(self)
:super
(mydense, self)
.__init__(
) self.params = nn.parameterlist(
[nn.parameter(torch.randn(4,
4))for i in
range(3
)])4
,1))
)def
forward
(self, x)
:for i in
range
(len
(self.params)):
x = torch.mm(x, self.params[i]
)return x
net = mydense(
)print
(net)

class

mydictdense
(nn.module)
:def
__init__
(self)
:super
(mydictdense, self)
.__init__(
) self.params = nn.parameterdict(
) self.params.update(
)# 新增
defforward
(self, x, choice=
'linear1'):
return torch.mm(x, self.params[choice]
)net = mydictdense(
)print
(net)

PyTorch 自定義層（區別於自定義模型）

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從頭學pytorch 十一 自定義層

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