请用pytorch编写Deep Scattering Networks

好的，以下是使用PyTorch实现Deep Scattering Networks的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import kymatio

class ScatteringNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, J, L=8):
        super(ScatteringNetwork, self).__init__()

        self.J = J
        self.L = L

        self.scattering = kymatio.Scattering2D(J=self.J, L=self.L)

    def forward(self, x):
        S = self.scattering(x)
        return S

这里我们使用了PyTorch和kymatio两个库。kymatio是一个专门用于计算深度散射网络的库，可以通过以下命令进行安装：

pip install kymatio

在ScatteringNetwork类中，我们定义了一个Scattering2D对象，用于计算深度散射网络。在forward函数中，我们将输入的数据x传递给Scattering2D对象，得到输出S。这个输出S就是我们的深度散射网络的特征。

需要注意的是，在实际应用中，我们通常会在深度散射网络之后再接上一些全连接层或卷积层等结构，以便于进行分类等任务。这里的代码只是一个基本示例，需要根据具体的任务进行调整。