写一个非线性的坐标转换网络模型代码

以下是一个使用PyTorch实现的非线性坐标转换网络模型示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class NonLinearCoordTransformNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(NonLinearCoordTransformNet, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        self.fc1 = nn.Linear(self.input_dim, self.hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim)
        self.fc3 = nn.Linear(self.hidden_dim, self.output_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

该模型使用三个全连接层，其中每个层都使用ReLU激活函数。输入层和输出层的维度是由用户指定的，而隐藏层的维度是用户指定的隐藏维度。在正向传递中，输入张量x通过三个全连接层传递，并通过最后一个全连接层输出转换后的张量。该模型可以用于任何需要非线性坐标转换的任务，例如图像风格转换、数据降维等。