参考链接

1. https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter04_DL_computation/4.4_custom-layer

不含模型参数的自定义层

与使用Module类构造模型类似。下面的CenteredLayer类通过继承Module类自定义了一个将输入减掉均值后输出的层，并将层的计算定义在了forward函数里。这个层里不含模型参数。

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)])
        self.params.append(nn.Parameter(torch.randn(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)

含模型参数的自定义层

Parameter类其实是Tensor的子类，如果一个Tensor是Parameter，那么它会自动被添加到模型的参数列表里。所以在自定义含模型参数的层时，我们应该将参数定义成Parameter，还可以使用ParameterList和ParameterDict分别定义参数的列表和字典。

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)])
        self.params.append(nn.Parameter(torch.randn(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)

而ParameterDict接收一个Parameter实例的字典作为输入然后得到一个参数字典，然后可以按照字典的规则使用了。例如使用update()新增参数，使用keys()返回所有键值，使用items()返回所有键值对等等。

class MyDictDense(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyDictDense, self).__init__()
        self.params = nn.ParameterDict({
                'linear1': nn.Parameter(torch.randn(4, 4)),
                'linear2': nn.Parameter(torch.randn(4, 1))
        })
        self.params.update({'linear3': nn.Parameter(torch.randn(4, 2))}) # 新增

    def forward(self, x, choice='linear1'):
        return torch.mm(x, self.params[choice])

net = MyDictDense()
print(net)