PyTorch：自定义层与元素级乘法的强大工具

pytorch 中的 @ 和 运算符
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它为开发人员提供了许多用于构建和训练神经网络的强大工具。在这些工具中，@和运算符起着非常重要的作用。本文将重点介绍PyTorch中@和*运算符的含义和用法。
首先，我们来看一下@运算符。在PyTorch中，@运算符用于定义自定义层，它可以简化神经网络层的创建过程。通过使用@运算符，开发人员可以将自定义层附加到模型中，并使用各种不同的激活函数、损失函数和优化器来构建完整的神经网络。
例如，以下代码段展示了一个简单的自定义层：

class MyCustomLayer(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyCustomLayer, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(10, 20)
def forward(self, x):
x = self.linear(x)
return x
model = nn.Sequential(MyCustomLayer())

在这个例子中，我们定义了一个名为MyCustomLayer的自定义层，它包含一个线性层。我们使用@运算符将这个自定义层附加到nn.Sequential模型中。现在，我们可以使用这个模型进行前向传播和反向传播，以便训练我们的神经网络。
接下来，我们来看一下运算符。在PyTorch中，运算符用于对张量进行元素级乘法操作。这意味着我们可以将两个相同形状的张量逐元素相乘，得到的结果是一个新的张量，其每个元素都是原始张量中相应元素的乘积。
例如，以下代码段展示了一个简单的元素级乘法操作：

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])
z = x * y
print(z)

在这个例子中，我们创建了两个形状相同的张量x和y，并使用*运算符将它们逐元素相乘。结果是一个新的张量z，其每个元素都是原始张量中相应元素的乘积。输出将是tensor([ 4, 10, 18])。