class LinearRegression(torch.nn.Module)

要合并Excel文件，可以使用Python的pandas库。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取要合并的Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并两个DataFrame
merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 将合并后的结果保存到新的Excel文件中
merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

这个示例代码假设要合并的两个Excel文件都有相同的列名，并且行数不超过100万行。如果需要合并更大的文件，可以使用pandas的分块读取和写入功能。

相关问题

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 SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型，采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的整数张量 `inputs`，表示分词器需要对其中的文本进行分词，其中 `batch_size` 表示批次大小，`sequence_length` 表示序列长度。此外，还需要输入一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的二元张量 `mask`，其中每个元素表示对应文本是否为填充，即 `1` 表示不是填充，`0` 表示是填充。

模型的输出是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的浮点数张量，其中每个元素表示对应位置是否需要分词，即 `1` 表示需要分词，`0` 表示不需要分词。

在模型的构造函数中，首先调用了基类 `torch.nn.Module` 的构造函数来初始化模型。然后，定义了一个 `torch.nn.Embedding` 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入序列的上下文信息。最后，定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数，用于将 LSTM 输出转换为需要分词的概率。在模型的前向传播过程中，首先将输入文本转换为词向量，然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息，再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率，并与 `mask` 做点乘，得到最终的输出。