动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。

没有参数的自定义层

下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。 要构建它，只需继承基础层类并实现前向传播功能。

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn


class CenteredLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, X):
        return X - X.mean()

喂一点数据，看它能否按预期工作

layer = CenteredLayer()
print(layer