python/Pytorch/nn/viFunc

好的 👍 torch.nn 里面确实包含了很多常用的神经网络模块，你可以把它们理解为深度学习中各种“积木”，主要分为 层（layers）、容器（containers） 和 正则化/损失函数 等几个类别。

下面我给你整理一份 值得学习的网络层/模块清单（重点是 nn 里面和建模相关的）：

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🔹 1. 基础层（Linear & Embedding）

• nn.Linear —— 全连接层（MLP 基础积木）
• nn.Bilinear —— 双线性层
• nn.Embedding —— 词嵌入层
• nn.EmbeddingBag —— 变体，适合处理词袋模型

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🔹 2. 卷积层（Convolution Layers）

• nn.Conv1d —— 一维卷积（常用于 NLP、语音）
• nn.Conv2d —— 二维卷积（图像处理最常用）
• nn.Conv3d —— 三维卷积（视频、体数据）
• nn.ConvTranspose1d/2d/3d —— 反卷积（上采样/生成模型常用）

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🔹 3. 池化层（Pooling）

• nn.MaxPool1d/2d/3d —— 最大池化
• nn.AvgPool1d/2d/3d —— 平均池化
• nn.AdaptiveMaxPool1d/2d/3d —— 自适应池化（固定输出大小）
• nn.AdaptiveAvgPool1d/2d/3d —— 自适应平均池化

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🔹 4. 循环神经网络层（RNN 系列）

• nn.RNN —— 基础循环网络
• nn.LSTM —— 长短期记忆网络
• nn.GRU —— 门控循环单元

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🔹 5. Transformer 相关

• nn.MultiheadAttention —— 多头注意力机制
• nn.Transformer —— 整个 Transformer 模型（包含编码器+解码器）
• nn.TransformerEncoder / nn.TransformerDecoder
• nn.TransformerEncoderLayer / nn.TransformerDecoderLayer

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🔹 6. 归一化（Normalization）

• nn.BatchNorm1d/2d/3d —— 批量归一化
• nn.LayerNorm —— 层归一化（Transformer 常用）
• nn.GroupNorm —— 分组归一化
• nn.InstanceNorm1d/2d/3d —— 实例归一化（风格迁移常用）
• nn.LocalResponseNorm —— 局部响应归一化（早期 CNN）

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🔹 7. Dropout & 正则化

• nn.Dropout —— 全连接层 Dropout
• nn.Dropout2d/3d —— 用于卷积层的 Dropout
• nn.AlphaDropout —— 用于 SELU 激活的变体

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🔹 8. 激活函数（很多都在 torch.nn.functional，但也有类）

• nn.ReLU, nn.LeakyReLU, nn.PReLU, nn.RReLU
• nn.Sigmoid, nn.Tanh, nn.ELU, nn.CELU
• nn.SELU, nn.GELU, nn.SiLU（=Swish）
• nn.Softmax, nn.LogSoftmax
• nn.Softplus, nn.Softsign

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🔹 9. 稀疏与其他层

• nn.SparseLinear（PyTorch 2.5+ 才有）
• nn.PixelShuffle —— 超分辨率常用（上采样）
• nn.Upsample —— 上采样
• nn.Unfold / nn.Fold —— 图像 Patch 提取和恢复

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🔹 10. 容器（搭建网络时用）

• nn.Sequential —— 顺序容器
• nn.ModuleList —— 模块列表
• nn.ModuleDict —— 模块字典
• nn.ParameterList / ParameterDict —— 参数容器

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👉 如果你是初学者，推荐学习路径大概是： Linear → Conv → Pool → BatchNorm/LayerNorm → Dropout → RNN/LSTM/GRU → Transformer → MultiheadAttention

要不要我帮你整理一份 按“难度/应用领域”分层的学习路线图（比如入门 → 图像 → NLP → 高级网络）？