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机器学习平台：PyTorch二次开发_（5）.PyTorch扩展与自定义模块.docx

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    PyTorch扩展与自定义模块

    在机器学习项目中，使用PyTorch框架时，经常会遇到一些预定义模块无法满足特定需求的情况。这时，就需要通过二次开发来扩展PyTorch的功能，实现自定义模块。自定义模块不仅能够提升模型的灵活性，还可以更好地适应特定的应用场景。本节将详细介绍如何在PyTorch中扩展和自定义模块，包括自定义层、损失函数和优化器等内容，并通过具体代码示例来说明这些概念的实现方法。

    1.自定义层

    1.1基本原理

    在PyTorch中，自定义层是通过继承torch.nn.Module类来实现的。torch.nn.Module是所有神经网络模块

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