Pytorch中实现keras.layers.core.Lambda函数

这是最好不要使用的情况之一，最好自己从模型继承并执行所需的操作。
例如nn.Sequential

class MyModel(nn.Module):
    def forward(self, input):
        return input ** 2 + 1
model = MyModel()

但是，如果你想要一个等效的层，你可以很容易在pytorch中写它Lambda

class LambdaLayer(nn.Module):
    def __init__(self, lambd):
        super(LambdaLayer, self).__init__()
        self.lambd = lambd
    def forward(self, x):
        return self.lambd(x)

现在你可以用它， 就像你在Keras中一样：

model.add(Lambda(lambda x: x ** 2))