使用pytorch构建深度学习模型必须知道的9个基础层

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在使用PyTorch构建深度学习模型时，了解关键层至关重要，无论是视觉、语言建模、时间序列还是音频领域的模型，这些层都是必需的基本元素。 为了让大家更好的   学习神经网络和pytorch， 小墨还为大家准备相关学习资料（基础到进阶全部包含）。 图中的资料都已下载打包 大家可以任意添加一位小助手获取（长按二维码图片添加既可），记得发送文章标题截图给小助手哦!     1. 线性（全连接）层 torch.nn.Linear 线性层通过对输入数据的特征向量乘以权重矩阵（并可选择加上偏置）来应用线性变换。 它常用于全连接神经网络、Transformer模型中的块、分类任务以及许多模型的最终层。 2. 卷积层 torch.nn.Conv1d（序列），torch.nn.Conv2d（图像）， torch.nn.Conv3d（视频、3D） 卷积层应用卷积操作以捕获空间或时间依赖性，它在输入的不同部分应用相同的权重。 ………………………………