matd3算法pytorch实现

以下是MatD3算法的PyTorch实现代码：

import torch
from torch import nn


class MatD3(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim=512, dropout=0.1):
        super(MatD3, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.dropout = dropout
        
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.dropout_layer = nn.Dropout(p=dropout)
        self.relu = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout_layer(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout_layer(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

这里定义了一个MatD3类，它继承自PyTorch的nn.Module类。初始化函数中需要指定输入维度、输出维度、隐藏层维度和dropout概率等参数，然后在构造函数中定义了三个全连接层和一个ReLU激活函数以及一个dropout层。forward函数中先将输入数据通过第一个全连接层，然后使用ReLU激活函数，再通过一个dropout层，然后通过第二个全连接层，再使用ReLU激活函数，再通过一个dropout层，最后通过第三个全连接层得到输出结果。

使用MatD3类的方式如下：

model = MatD3(input_dim=10, output_dim=5, hidden_dim=512, dropout=0.1)
input_data = torch.randn(32, 10)
output_data = model(input_data)
print(output_data.shape)  # torch.Size([32, 5])

这里创建了一个MatD3对象，输入数据维度为10，输出数据维度为5，隐藏层维度为512，dropout概率为0.1。然后使用随机数据作为输入数据，通过MatD3对象得到输出结果，最后输出输出结果的形状。