class Net(nn.Module):什么意思

这句话是在 Python 中定义一个类（class），名字叫做 Net，继承自 PyTorch 中的 nn.Module 类。在深度学习中，通常使用 PyTorch 或者其他深度学习框架来构建神经网络，使用 nn.Module 类可以方便地构建模型，并提供了许多常用的神经网络层和函数。定义一个继承自 nn.Module 的类，就可以在其中定义自己的神经网络模型。

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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。

class LoFTR(nn.Module):什么意思

这是一个 PyTorch 中的类（class），用于实现 LoFTR（Local Feature-based Transformer）。LoFTR 是一种针对计算机视觉中对几何变换具有鲁棒性的局部特征提取和匹配模型，它使用基于 Transformer 的方法来进行局部特征描述和匹配。这个类实现了模型的网络结构和前向传播过程。