请告诉我这段代码的意思 class RNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(RNN, self).__init__() self.dict_dim = vocab["<pad>"] self.emb_dim = 128 self.hid_dim = 128 self.class_dim = 2 self.embedding = Embedding( self.dict_dim + 1, self.emb_dim, sparse=False) self._fc1 = Linear(self.emb_dim, self.hid_dim) self.lstm = paddle.nn.LSTM(self.hid_dim, self.hid_dim) self.fc2 = Linear(19200, self.class_dim)

这段代码定义了一个继承自paddle.nn.Layer的RNN类，用于实现一个循环神经网络模型。在初始化方法中，定义了以下属性：

- dict_dim：词典大小，即词汇表中单词的数量；
- emb_dim：词向量维度，即每个单词的向量表示的维度；
- hid_dim：隐层状态向量维度，即每个时间步的隐层状态向量的维度；
- class_dim：输出类别数，即模型最终需要分类的类别数。

然后，通过Embedding层将输入的词汇表中的单词转换为向量表示，利用Linear层进行线性变换，进一步提取特征，接着使用LSTM层实现循环神经网络，并最终使用Linear层将LSTM输出的隐层状态向量转换为最终的分类结果。