在PaddlePaddle中集成了类似Conv2D、Linear等子层，但是在深度学习实践中，遇到了PaddlePaddle中还没有集成的子层怎么办呢？

首先我们必须弄清楚PaddlePaddle中集成的子层的实质是什么。不同的子层实质上是不同的部分参数初始化及前向计算流程的封装。因此，遇到PaddlePaddle中维集成的子层，我们可以自己定义参数，并实现前向计算流程，封装成自己的子层。具体方法如下：

class LinearLayer(paddle.nn.Layer):
 def __init__(self, input_features, output_features):
     super(LinearLayer, self).__init__()

     # 自定义参数
     w = self.create_parameter(shape=[input_features, output_features])
     b = self.create_parameter(shape=[output_features], is_bias=True)
     self.add_parameter('w', w)
     self.add_parameter('b', b)

 def forward(self, x):
     x = paddle.matmul(x, self.w)
     x = x + self.b
     return x

好的，讲完，新技能Got!