pytorch中tf.keras.Input()的等价物是什么？

在PyTorch中，tf.keras.Input()的等价物是torch.Tensor或者torch.nn.Module中的输入层。tf.keras.Input()是TensorFlow中定义模型输入的方式，而在PyTorch中，模型的输入通常是通过直接传递张量（torch.Tensor）到模型中来实现的。

如果你想要一个类似于Keras中Input()层的显式声明，你可以使用torch.nn.Parameter来创建一个可学习的参数，但这通常不是必需的。相反，你可以定义一个torch.nn.Module，并在其forward方法中指定输入的处理方式。

以下是一个简单的例子，展示了如何在PyTorch中定义一个简单的模型，它接受一个输入并返回输出：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)  # 假设输入是10维的

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = SimpleModel()

# 假设我们有一个10维的输入
input_tensor = torch.randn(1, 10)

# 将输入传递给模型
output_tensor = model(input_tensor)
print(output_tensor)

在这个例子中，input_tensor就相当于Keras中的Input()层。你不需要显式地声明输入层的形状，而是在创建input_tensor时指定它的形状。

如果你需要一个固定的输入形状，你可以在模型的__init__方法中使用nn.Parameter来创建一个不可训练的输入占位符，但这在实践中很少这样做。

关于参考链接，由于这是关于PyTorch的基础知识，官方文档是最好的资源：