【Pytorch实用教程】在做模型融合时非常关键的代码：nn.Identity()详解

nn.Identity()基础介绍

nn.Identity() 是 PyTorch 中的一个简单模块，它在输入和输出之间不做任何操作。换句话说，输入是什么，输出就是什么。这个模块的设计目的主要是为了在需要占位符的情况下使用。

主要用途

1. 跳过层: 在构建复杂的神经网络时，有时候你可能希望跳过某些层，比如在调试时或在定义不同模型变体时使用。nn.Identity() 可以充当占位符，使你可以轻松地调整模型结构而不需要改动其他部分的代码。

2. 方便修改模型结构: 在一些实验中，你可能希望移除某个层，但又不想改变模型的整体架构。这时可以使用 nn.Identity() 来替代被移除的层，这样整个网络的输入输出形状不会发生变化。

3. 占位符: 在某些情况下，模型的某些部分可能需要在不同的实验设置中被激活或禁用。nn.Identity() 可以作为占位符，确保在禁用部分时模型仍然能够正确运行。

示例代码

import torch