请你写出一个diffusion model的代码例子，要求使用pytorch

以下是使用 PyTorch 实现的一个简单的 Diffusion Model：

import torch
import numpy as np

class DiffusionModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_inputs, n_hidden):
        super(DiffusionModel, self).__init__()
        self.W = torch.nn.Linear(n_inputs, n_hidden)
        self.V = torch.nn.Linear(n_hidden, 1)

    def forward(self, X, t, sigma):
        # X: input tensor, shape (batch_size, n_inputs)
        # t: current time step
        # sigma: standard deviation of the noise
        h = self.W(X)
        h = torch.sigmoid(h)
        y = self.V(h)
        noise = sigma * torch.randn_like(y)
        y = y + noise
        return y

def diffusion_filter(X, T, sigma, n_steps, n_hidden):
    # X: input tensor, shape (batch_size, n_inputs)
    # T: time steps, shape (n_steps,)
    # sigma: standard deviation of the noise
    # n_steps: number of diffusion steps
    # n_hidden: number of hidden units in the diffusion model
    model = DiffusionModel(X.shape[1], n_hidden)
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
    for i in range(n_steps):
        t = T[i]
        y = model(X, t, sigma)
        loss = torch.mean((y - X) ** 2)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        X = y.detach()
    return X

# Example usage
X = torch.tensor(np.random.normal(size=(10, 5)), dtype=torch.float32)
T = torch.linspace(0, 1, 10)
sigma = 0.1
n_steps = 100
n_hidden = 10
X_filtered = diffusion_filter(X, T, sigma, n_steps, n_hidden)

在这个例子中，我们定义了一个 Diffusion Model 类，它包含一个线性层和一个非线性层，用于将输入数据转换为输出数据。在每个时间步中，我们使用模型来计算输出数据，并将其添加噪声。然后我们使用优化器来最小化输出数据和原始数据之间的均方误差，并重复这个过程多次，得到一个经过去噪的输出数据。

在 `diffusion_filter` 函数中，我们将输入数据和时间步作为参数传递给模型，并使用 PyTorch 的优化器来最小化损失函数。经过多次迭代后，我们得到一个经过去噪的输出数据。

需要注意的是，这只是一个非常简单的 Diffusion Model 实现，实际应用中可能需要根据具体的情况进行调整和改进。