nn.identity()

`nn.identity()` 是 PyTorch 中的一个函数，它表示恒等映射(identity mapping)，即输入和输出完全一样。在神经网络中，这个函数可以用来连接网络中的不同层或者在某些情况下作为占位符使用。

当我们需要在网络中添加一个不做任何处理的层时，可以使用 `nn.identity()`，例如：

import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.identity = nn.Identity() # 添加一个恒等映射层
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.identity(x) # 恒等映射层
        x = self.conv3(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个三层卷积神经网络，其中第二层是恒等映射层。这个层将输入直接输出，不做任何处理。