python
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import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
class CenteredLayer(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
#从其输入中减去均值
#X.mean() 计算的是整个张量的均值
#希望计算特定维度上的均值，可以传递 dim 参数。
#例如，每一列均值，X.mean(dim=0)
def forward(self, X):
return X - X.mean()
layer = CenteredLayer()
"""
torch.FloatTensor: 这是 PyTorch 中的一种张量类型，专门用于存储浮点数数据。
尽管 torch.FloatTensor 是创建浮点张量的一种方式，
但在 PyTorch 的最新版本中，建议使用 torch.tensor 函数，
因为它更加通用和灵活。
"""
#均值为 3.0
print(layer(torch.FloatTensor([1, 2, 3, 4, 5])))
#tensor([-2., -1., 0., 1., 2.])
net = nn.Sequential(nn.Linear(8, 128), CenteredLayer())
"""
torch.rand和torch.randn有什么区别？
一个均匀分布 [0,1) ，一个是标准正态分布。
"""
Y = net(torch.rand(4, 8))
print(Y.mean())
#tensor(-6.5193e-09, grad_fn=<MeanBackward0>)
#带参数的层
#实现自定义版本的全连接层
"""
该层需要两个参数，一个用于表示权重，另一个用于表示偏置项。
在此实现中，我们使用修正线性单元作为激活函数。
该层需要输入参数：in_units和units，分别表示输入数和输出数。
"""
class MyLinear(nn.Module):
def __init__(self, in_units, units):
super().__init__()
#nn.Parameter 是一种特殊的张量，会被自动添加到模型的参数列表中。
self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))
self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))
def forward(self, X):
linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data
return F.relu(linear)
linear = MyLinear(5, 3)
print(linear.weight)
"""
tensor([[ 0.7130, -1.0828, 0.2203],
[-2.0417, -0.1385, 0.6858],
[-0.5163, -0.6009, 0.0783],
[-0.3642, 0.5252, -0.6144],
[-0.6479, -0.4700, 0.1486]], requires_grad=True)
"""
#使用自定义层直接执行前向传播计算。
print(linear(torch.rand(2, 5)))
"""
tensor([[0.0000, 0.0000, 0.2741],
[0.0000, 0.0000, 0.5418]])
"""
#使用自定义层构建模型，就像使用内置的全连接层一样使用自定义层。
net = nn.Sequential(MyLinear(64, 8), MyLinear(8, 1))
print(net(torch.rand(2, 64)))
"""
tensor([[9.0080],
[7.6102]])
"""