解释下 for h in range(self.hidden_layer): self.register_parameter('middle_weight'+str(h), nn.Parameter(init.uniform_(torch.rand(featdim*feat_hidden_dim + dim*hidden_dim, featdim*feat_hidden_dim + dim*hidden_dim), -0.001, 0.001)*middle_mask, requires_grad = True)) self.register_parameter('middle_bias'+str(h), nn.Parameter(torch.zeros(featdim*feat_hidden_dim + dim*hidden_dim), requires_grad = True)) self.middle_ln.append(nn.LayerNorm((featdim*feat_hidden_dim + dim*hidden_dim)))

这是一个神经网络中的一段代码，用于初始化隐藏层的权重和偏置。其中，for循环用于遍历所有的隐藏层，self.register_parameter用于注册参数，nn.Parameter用于将张量转换为可训练的参数，init.uniform_用于对参数进行均匀分布的初始化，torch.rand用于生成随机张量，middle_mask是一个掩码矩阵，用于对参数进行掩码，requires_grad用于指定参数是否需要梯度计算，self.middle_ln.append用于将LayerNorm层添加到列表中。