def __init__(self, n, dim, num_classes, temperature): self.n = n self.dim = dim self.features = torch.FloatTensor(self.n, self.dim) #self.features = torch.FloatTensor(self.n, 512) self.targets = torch.LongTensor(self.n) self.ptr = 0 self.device = 'cpu' self.K = 100 self.temperature = temperature self.C = num_classes

这段代码是一个类的构造函数。它接受四个参数：n，dim，num_classes和temperature。在构造函数中，它初始化了一些变量和张量，包括self.n，self.dim，self.features，self.targets，self.ptr，self.device，self.K和self.C。其中，self.features是一个大小为self.n x self.dim的浮点型张量，self.targets是一个大小为self.n的长整型张量。这些张量用于存储特征和目标数据。构造函数还设置了一些默认值，例如将self.device设置为'cpu'，self.K设置为100。最后，构造函数将传入的num_classes参数赋值给self.C。