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在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。

没有参数的自定义层

下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它，只需继承基础层类并实现前向传播功能。

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn


class CenteredLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, X):
        return X - X.mean()

喂一点数据，看它能否按预期工作

layer = CenteredLayer()
print(layer(torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4, 5])))
print(layer(torch.FloatTensor([6, 6, 6, 6, 6])))

tensor([-2., -1.,  0.,  1.,  2.])
tensor([0., 0., 0., 0., 0.])

自定义的层也可以作为组件合并到其他模型中

net = nn.Sequential(nn.Linear(8, 128), CenteredLayer())
print(net)

Sequential(
  (0): Linear(in_features=8, out_features=128, bias=True)
  (1): CenteredLayer()
)

喂点数据看看，一般来说一堆数据减去均值后再求均值得到的数应该接近0

Y = net(torch.rand(4, 8))
Y.mean()

tensor(3.7253e-09, grad_fn=<MeanBackward0>)

带参数的层

尝试实现自定义版本的全连接层。
该层需要两个参数，一个用于表示权重，另一个用于表示偏置项。在此实现中，使用修正线性单元作为激活函数。该层需要输入参数：in_units和units，分别表示输入数和输出数。

class MyLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_units, units):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))
    def forward(self, X):
        linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data
        return F.relu(linear)

实例化MyLinear类并访问其模型参数

linear = MyLinear(5, 3)
linear.weight

Parameter containing:
tensor([[ 0.0840,  0.6678,  0.5039],
        [ 0.7249,  1.0962, -0.0303],
        [-2.6082, -0.2321,  0.4427],
        [-0.6575,  0.5711, -0.9156],
        [-1.1265,  0.0371,  0.9133]], requires_grad=True)

使用自定义层直接执行前向传播计算

linear(torch.rand(2, 5))

tensor([[0.0000, 1.0875, 0.4254],
        [0.0000, 0.0000, 0.6443]])

像使用内置的全连接层一样使用自定义层去构建模型

net = nn.Sequential(MyLinear(128, 32), MyLinear(32, 4))
net(torch.rand(2, 128))

tensor([[49.7854, 35.0184,  0.0000,  0.0000],
        [49.9021,  0.3953,  9.3399,  9.0088]])

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