当然可以!PyTorch中的全连接层可以通过继承nn.Module
类并实现自己的前向传播函数来自定义。以下是一个简单的自定义全连接层的示例:
import torch import torch.nn as nn class CustomLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(CustomLinear, self).__init__() self.linear = nn.Linear(in_features, out_features, bias) def forward(self, x): # 在这里可以添加自定义的前向传播逻辑 return self.linear(x) # 示例用法 in_features = 784 out_features = 10 model = CustomLinear(in_features, out_features) input_data = https://www.yisu.com/ask/torch.randn(1, in_features)>在这个示例中,我们定义了一个名为
CustomLinear
的自定义全连接层,它接受输入特征数in_features
和输出特征数out_features
作为参数。在forward
方法中,我们可以添加自定义的前向传播逻辑。在这个简单的例子中,我们只是直接调用了nn.Linear
的前向传播函数。