pytorch MLP 参数设置

在PyTorch中，可以通过设置MLP的参数来控制模型的行为和性能。参数设置通常包括以下几个方面：

1. num_node_features：这个参数表示输入图节点的特征数。在MLP中，每个节点都有一个特征向量，这个参数决定了每个节点特征向量的维度。

2. num_classes：这个参数表示输出图节点的特征数。在MLP中，我们希望通过网络的前向传播将输入图的特征映射到输出图的特征。num_classes决定了输出图的特征向量的维度。

3. in_channels：这个参数表示MLP层的输入维度，即输入特征向量的维度。

4. out_channels：这个参数表示MLP层的输出维度，即输出特征向量的维度。

5. bias：这个参数表示MLP层是否包含偏置。如果设置为True，则MLP层会在每个输出特征向量上加上一个偏置，从而引入了非线性的变换。

在代码中，可以看到在定义MLP层的时候，通过传递这些参数来设置MLP的结构。例如，在Model类的构造函数中，通过调用MLP来定义self.lin_1和self.lin_2两个MLP层，分别指定了输入和输出的维度。而在MLP类的构造函数中，则通过传递in_channels和out_channels参数来设置线性层的输入和输出维度，并通过bias参数来控制是否包含偏置。

总之，通过设置这些参数，可以灵活地调整MLP的结构和行为，以适应不同的任务和数据需求。