def forward(self,x,t): for idx,embedding_layer in enumerate(self.step_embeddings): t_embedding = embedding_layer(t) x = self.linears[2*idx](x) x += t_embedding x = self.linears[2*idx+1](x) x = self.linears[-1](x) return x代码分析

这段代码定义了一个前向传播函数 `forward()`，用于对输入数据进行前向计算。这个函数接受两个参数，分别是输入数据 `x` 和时间步 `t`。其中 `x` 是一个大小为 `(batch_size, input_size)` 的张量，表示输入数据的特征；`t` 是一个大小为 `(batch_size,)` 的张量，表示每个样本的时间步。

这个函数的实现过程如下：

1. 遍历嵌入层列表 `self.step_embeddings`，对每个嵌入层进行如下计算：
- 使用当前时间步 `t` 作为输入，从嵌入层中获取对应的时间步嵌入向量 `t_embedding`。
2. 遍历线性层列表 `self.linears`，对每个线性层进行如下计算：
- 使用当前输入数据 `x` 作为输入，对当前线性层进行线性变换，得到新的输出特征。
- 如果当前是偶数次遍历（即在第 $2i$ 个线性层），则将当前时间步嵌入向量 `t_embedding` 加到输出特征上。
- 如果当前是奇数次遍历（即在第 $2i+1$ 个线性层），则对输出特征应用 ReLU 非线性激活函数。
3. 返回最后一个线性层的输出结果，即模型的预测结果。

需要注意的是，这段代码中每个线性层的权重参数和偏置项都是在模型的初始化阶段生成的，而在前向计算时，这些参数都是固定的。只有嵌入层中的嵌入向量是可以根据输入的时间步进行动态更新的。