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。
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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。
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。
它在计算机视觉（如用于图像分类的卷积神经网络）中至关重要，同时也因其计算效率而在序列数据、视频和3D模型中得到应用。
torch.nn.BatchNorm1d（序列），
torch.nn.BatchNorm2d（图像），
torch.nn.BatchNorm3d（视频、3D）
批量归一化层对输入进行归一化，使其具有学习的均值和方差，从而加速训练并提高模型稳定性。
它常用于深度神经网络中以改善收敛性和性能，例如在计算机视觉模型中。
torch.nn.Dropout，torch.nn.Dropout1d（序列），torch.nn.Dropout2d（图像），torch.nn.Dropout3d（视频、3D）
Dropout层在训练过程中随机将输入单元的一部分设置为零，以促进后续层中权重的更好利用。
Dropout1d、Dropout2d和Dropout3d分别将此功能扩展到1D、2D和3D输入。
它们常用于提高各种类型神经网络的泛化能力，尤其是与线性层一起使用时。
torch.nn.Embedding
嵌入层将离散输入数据（如单词）映射为连续向量表示。
它在自然语言处理任务（如大型语言模型中的词嵌入）中至关重要。
torch.nn.ReLU，torch.nn.Sigmoid，torch.nn.Tanh，torch.nn.Softmax
激活层对输入应用非线性函数，使模型能够学习复杂模式。
它们在神经网络中的每一层之后使用以引入非线性，ReLU常用于隐藏层，而Softmax用于输出层进行分类任务。
torch.nn.MultiheadAttention
多头注意力层允许模型在进行预测时关注输入序列的不同部分。
它广泛用于基于Transformer的模型（如大型语言模型）中，用于机器翻译、文本摘要和其他自然语言处理应用。
torch.nn.MaxPool1d（序列），torch.nn.AvgPool1d（序列），torch.nn.MaxPool2d（图像），
torch.nn.AvgPool2d（图像），torch.nn.MaxPool3d（视频、3D），torch.nn.AvgPool3d（视频、3D）
池化层减少输入的空间维度，通常用于卷积层之后以下采样特征图。
最大池化从输入的每个区域选择最大值，而平均池化计算平均值。
这些层有助于减少计算负载，并引入信息瓶颈，有助于防止过拟合。
torch.nn.ConstantPad1d（序列），
torch.nn.ConstantPad2d（图像），
torch.nn.ConstantPad3d（视频、3D）
填充层向输入数据添加填充，以确保不同大小的输入被标准化为相同大小，以便它们可以作为一批并行处理。
这在卷积或序列模型中特别有用，以控制输出的空间维度，ConstantPad1d、ConstantPad2d和ConstantPad3d分别将此功能扩展到1D、2D和3D输入。
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