具体说一下这段代码self.emb_layers = nn.Sequential( nn.SiLU(), linear( emb_channels, 2 * self.out_channels if use_scale_shift_norm else self.out_channels, ), )

这段代码是一个神经网络的层，包含了一个 SiLU 激活函数和一个线性层。其中，emb_channels 是输入的通道数，use_scale_shift_norm 是一个布尔值，表示是否使用 scale-shift normalization。输出的通道数是 2*self.out_channels 或者 self.out_channels，具体取决于 use_scale_shift_norm 的值。

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解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

这段代码定义了一个名为GraphMLPEncoder的类，该类继承自FairseqEncoder类。在初始化方法中，它首先调用父类的初始化方法，并将dictionary参数设为None。然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。

接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该对象用于对图节点特征进行编码。它具有一些参数，如头数（num_heads）、原子数（num_atoms）、入度数（num_in_degree）、出度数（num_out_degree）、隐藏维度（hidden_dim）和层数（n_layers）。

然后，它创建了两个列表：linear和batch_norms。这些列表用于存储线性层和批归一化层的实例。它通过循环来创建多个线性层和批归一化层，并将它们添加到相应的列表中。

最后，它创建了一个线性层graph_pred_linear，该层将嵌入维度映射到类别数。这个线性层用于图预测任务中的分类操作。

self.emb_layer = nn.Linear(1, 3)什么意思

这行代码定义了一个名为`emb_layer`的神经网络层，它是一个线性层(`nn.Linear`)，输入维度为1，输出维度为3。这意味着当我们将一个大小为`(batch_size, 1)`的张量传递给这个层时，它将返回一个大小为`(batch_size, 3)`的张量。通常情况下，这种线性层会根据输入数据进行权重更新，以便更好地拟合模型。