掩码自编码器pytorch代码

以下是一个简单的掩码自编码器实现的PyTorch代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MaskedAutoencoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(MaskedAutoencoder, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        
        self.encoder = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_size, input_size)
        
    def forward(self, x, mask):
        x = x * mask # apply mask to the input
        x = F.relu(self.encoder(x))
        x = F.relu(self.decoder(x))
        x = x * mask # apply mask to the output
        return x

该模型的输入是一个二维张量x，大小为(batch_size, input_size)，以及一个二维张量mask，大小也为(batch_size, input_size)，用于掩蔽输入和输出。模型首先将输入乘以掩码，然后通过编码器和解码器进行处理，最终输出也乘以掩码。模型使用ReLU作为激活函数。