class QuickGELU(nn.Module): def forward(self, x: torch.Tensor): return x * torch.sigmoid(1.702 * x)

`QuickGELU` 是一个自定义的 PyTorch 类，继承自 `nn.Module`，用于实现快速近似 GELU (Gaussian Error Linear Units) 激活函数。GELU 是一种广泛应用于深度学习特别是Transformer模型的非线性激活函数。

`forward` 方法接收一个 `torch.Tensor` 类型的输入 `x`。计算过程如下：

1. 使用 `torch.sigmoid(1.702 * x)` 对输入 `x` 进行缩放，其中 `1.702` 是一个常数，对应于 GELU 函数的数学公式中的系数。
2. 然后将缩放后的结果与原始输入 `x` 相乘，这一步相当于应用了 GELU 函数的线性部分。

通过这种方式，`QuickGELU` 可以高效地在神经网络层中应用 GELU 功能。这是一个示例用法：

from your_module import QuickGELU

model = QuickGELU()
input_tensor = torch.randn(10, 50)  # 假设输入形状为 (batch_size, feature_dim)
output = model(input_tensor)

在这里，`output` 就是经过 QuickGELU 激活后的 `input_tensor`。注意，实际应用中可能需要先导入模块并实例化 `QuickGELU` 类。