在PyTorch中，用于图像分类的常见神经网络层包括：
卷积层（Convolutional Layer）：这是图像处理中的关键部分，用于从输入图像中提取特征。PyTorch中的nn.Conv2d类实现了二维卷积操作。
激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性因素，使神经网络能够学习更复杂的模式。常用的激活函数包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Leaky ReLU、PReLU（Parametric Rectified Linear Unit）等。
池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量，同时保留重要特征。PyTorch中的nn.MaxPool2d和nn.AvgPool2d分别实现了最大池化和平均池化操作。
全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层位于卷积和池化层之后，用于将提取到的特征向量映射到最终的类别概率分布。PyTorch中的nn.Linear类实现了全连接层操作。
Dropout层（Dropout Layer）：Dropout层用于在训练过程中随机丢弃一部分神经元的输出来防止过拟合。PyTorch中的nn.Dropout类实现了Dropout操作。
Batch Normalization层（Batch Normalization Layer）：Batch Normalization层用于对每一层的输入进行归一化处理，加速模型收敛并提高泛化能力。PyTorch中的nn.BatchNorm2d类实现了二维Batch Normalization操作。
ReLU6层（ReLU6 Layer）：ReLU6是一种改进的ReLU激活函数，它在输入值大于0时保持线性，当输入值大于6时饱和为0。这有助于减少模型中的非线性计算量。
Hardswish层（Hardswish Layer）：Hardswish是一种自门的非线性激活函数，它通过引入一个阈值来控制激活的程度。Hardswish函数在MobileNet等轻量级模型中得到了广泛应用。
这些层可以组合在一起形成完整的图像分类网络。例如，ResNet（Residual Network）就是一种常见的卷积神经网络结构，它通过引入残差连接来解决深度神经网络的梯度消失和表示瓶颈问题。
