我想在一层（或预训练模型）之上添加两个独立的层。使用PyTorch可以实现吗？
回答：
是的，在定义模型的forward函数时，您可以指定输入应如何通过各层。
例如：
def forward(self, X): X = self.common_layer(X) X = self.activation_fn(X) Xa = self.layer_a(X) Xb = self.layer_b(X) # 现在可以根据需要组合并行层的输出 return self.combining_layer(torch.cat([Xa, Xb]))其中forward是MyNet的一个成员：
class MyNet(nn.Module): def __init__(self): # 定义common_layer, activation_fn, layer_a, layer_b和combining_layer训练
模型的训练与其他PyTorch模型一样进行。
由于组合后的输出通过了layer_a和layer_b，计算损失的梯度将优化这两个层的参数。各层的参数是独立的，因此它们将被分别优化。
例如：
model = MyNet()...optimizer.zero_grad()predictions = model(input_batch)loss = my_loss_fn(predictions, ground_truth)loss.backward()optimizer.step()