def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1)

这段代码是定义了一个名为 `Wine_net` 的神经网络模型，继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。在模型的初始化函数中，首先调用父类的初始化函数 `super(Wine_net, self).__init__()`，然后定义了模型中的三个层，分别是 `nn.LayerNorm(11)`、`nn.Linear(11,22)`、`nn.Linear(22,44)` 和 `nn.Linear(44,1)`。

`nn.Linear` 表示定义了一个全连接层，第一个参数为输入特征的维度，第二个参数为输出特征的维度。在这个模型中，有三个全连接层，分别是输入层、中间层和输出层，其输入特征的维度分别为 11、22 和 44，输出特征的维度分别为 22、44 和 1。

`nn.LayerNorm` 表示定义了一个 Layer Normalization 层，其输入特征的维度为 11，这个层被用于归一化输入数据，加速神经网络的训练过程。

在模型定义中，每一个层都是模型中的一个组件，可以在模型的前向计算中被调用，将输入数据经过一系列的层计算得到输出结果。