PyTorch中的自定义层与模块开发
【4月更文挑战第18天】PyTorch教程：通过继承`nn.Module`创建自定义层和模块。自定义层需实现`__init__`（初始化参数）和`forward`（前向传播逻辑）方法。示例代码展示了一个简单的`CustomLinear`层和包含该层及ReLU激活的`CustomModule`。自定义模块可组合多个层，如`SimpleNet`模型中使用两个`CustomModule`。这使得构建满足特定需求的复杂神经网络成为可能。
【热门话题】PyTorch：深度学习领域的强大工具
PyTorch是Facebook推出的深度学习库，以其动态图、直观API和强大的社区支持深受青睐。与TensorFlow相比，PyTorch的动态图机制简化了模型开发和调试，API设计更简洁。核心特性包括张量操作、自动微分、模块化编程、数据加载与预处理、优化器和损失函数。广泛应用于CV、NLP、推荐系统和强化学习，支持模型部署和推理。丰富的开源库（如torchvision、torchaudio、torchtext）和社区资源（如PyTorch Lightning、PyTorch Hub）为用户提供了全栈式解决方案。