将同构模型转化为异构网络模型

在深度学习领域中，网络模型的设计是非常关键的一步。不同的网络模型适用于不同的任务和数据集。有时候我们可能需要将一个同构模型（homogeneous model）转化为一个异构网络模型（heterogeneous network model），以提高模型的性能和适应性。在本篇文章中，我们将讨论如何将同构模型转化为异构网络模型，并提供相应的源代码示例。

同构模型是指网络中的所有层具有相同的结构和功能。这种模型在某些情况下可能表现出色，但在其他情况下可能受到限制。异构网络模型则利用了不同类型的层或模块，以提供更大的灵活性和表达能力。

我们以PyTorch深度学习框架为例，来演示如何将同构模型转化为异构网络模型。假设我们有一个由多个卷积层和全连接层组成的同构模型，我们希望将其中的一些卷积层替换为具有不同功能的层，例如递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）层。

首先，我们需要定义我们的同构模型。以下是一个简单的同构模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class HomogeneousModel