python pytorch 有没有现成的actnorm层

是的，PyTorch中有现成的ActNorm层可用。您可以使用pytorch_normalizing_flows库中的实现，该库是一个流量建模库，包含ActNorm和其他归一化层的实现。具体而言，pytorch_normalizing_flows库中的`ActNorm`类可以作为PyTorch模型中的层使用。以下是使用该库中的ActNorm层的示例代码：

from torch import nn
from pytorch_normalizing_flows.transforms import ActNorm

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.actnorm = ActNorm(num_channels=3, scale=1.0)

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        
    def forward(self, x):
        x = self.actnorm(x)
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        
        return x

在这个例子中，我们将ActNorm层作为MyModel的第一层。该层将输入的每个通道归一化并将其缩放到单位方差。然后，我们应用一个卷积层和ReLU激活函数。