nn.module是什么意思

nn.module是PyTorch中的一个类，用于创建神经网络模型。通过继承nn.module类，可以方便地定义和管理神经网络的层和参数。nn.module提供了一些常用的层和函数，如全连接层、卷积层、激活函数等，可以通过组合不同的层来构建不同的神经网络模型。同时，nn.module还具有自动求导和优化功能，能够实现神经网络的反向传播和参数更新。

相关问题

class HetGraphSAGE(torch.nn.Module):这里的torch.nn.Module是什么意思

torch.nn.Module是PyTorch中的一个基类，它是所有神经网络模型的父类。在PyTorch中，如果想要定义一个神经网络模型，需要继承自这个基类，并且实现模型的前向计算过程。

通过继承torch.nn.Module，可以获得许多常用的网络结构和函数，比如说线性层、卷积层、激活函数等，可以方便地组合这些组件来构建复杂的神经网络模型。同时，也可以通过重写forward()方法来实现自定义的前向计算过程。

在这段代码中，HetGraphSAGE类继承自torch.nn.Module，表示它是一个神经网络模型，并且可以使用PyTorch提供的各种网络组件和函数来构建模型。

thrch.nn.modules.module.Module 是什么意思

torch.nn.modules.module.Module 是 PyTorch 中定义神经网络模型的基类，所有的神经网络模型都是继承自这个基类。它提供了很多常用的方法和属性，比如说 forward() 方法用于前向传播计算，parameters() 方法用于获取所有可学习的参数，等等。继承自 Module 的子类需要实现它的 forward() 方法来定义模型的计算逻辑。同时，Module 还提供了一些辅助函数和工具，方便我们构建和管理神经网络模型。