def forward(self, input, hidden): '''input [6,57]-2维矩阵 hidden[1,1,57] - 3维矩阵''' # 数据形状 [6,57] -> [6,1,57] input = input.unsqueeze(1) # 1 数据经过模型 提取事物特征 # 数据形状 [seqlen,1,57],[1,1,128]) -> [seqlen,1,18],[1,1,128] rr, hn = self.rnn(input, hidden) # 数据形状 [seqlen,1,128] - [1, 128] eg:[6,1,128] --> [1,128] tmprr = rr[-1] # 2 数据经过全连接层 [1,128] -->[1,18] tmprr = self.linear(tmprr) # 3 数据经过softmax层返回 return self.softmax(tmprr), hn 在前面添加一个激活函数或者线性层 给出完整的代码以及标注出添加的地方

好的，下面是完整的代码，其中添加了一个ReLU激活函数在第1步后和一个Dropout层在第2步后：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.2)  # 添加一个dropout层

    def forward(self, input, hidden):
        '''input [6,57]-2维矩阵 hidden[1,1,57] - 3维矩阵'''
        # 数据形状 [6,57] -> [6,1,57]
        input = input.unsqueeze(1)
        
        # 1 数据经过模型 提取事物特征，添加一个线性层和ReLU激活函数
        input = self.linear1(input)
        input = F.relu(input)
        rr, hn = self.rnn(input, hidden)

        # 2 数据经过全连接层和ReLU激活函数，添加一个Dropout层
        tmprr = rr[-1]
        tmprr = self.linear2(tmprr)
        tmprr = F.relu(tmprr)
        tmprr = self.dropout(tmprr)

        # 3 数据经过softmax层返回
        return self.softmax(tmprr), hn

在第1步后添加了一个线性层`linear1`和ReLU激活函数，在第2步后添加了一个全连接层`linear2`、ReLU激活函数和一个Dropout层。请注意，这里添加的激活函数和Dropout层仅供参考，具体的选择应该根据具体的任务和数据进行调整。