input_size = 1

这行代码定义了输入数据的特征数，也就是模型输入张量的最后一维大小。在这个例子中，`input_size = 1`表示输入数据的每个样本只有一个特征。

在神经网络中，输入数据的特征数通常也被称为输入特征的维度，或者输入张量的最后一维大小。对于一个形状为`(batch_size, input_size)`的二维张量，其中`batch_size`表示输入数据的样本数，`input_size`表示每个样本的特征数。在这种情况下，`input_size`通常也被称为输入维度。

在定义神经网络模型时，我们需要根据输入数据的特征数来定义输入层的大小。例如，如果输入数据的每个样本有4个特征，我们可以使用以下代码定义一个具有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层的神经网络：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个名为`Net`的神经网络类，该类继承自`nn.Module`类。在`Net`类的`__init__`方法中，我们定义了一个具有4个输入特征和10个隐藏单元的全连接层`fc1`，以及一个具有10个输入特征和1个输出特征的全连接层`fc2`。在`Net`类的`forward`方法中，我们使用ReLU作为激活函数对隐藏层进行非线性变换，然后将其输入到输出层中。注意，输入张量的大小应该为`(batch_size, 4)`，其中`batch_size`表示输入数据中的样本数。