class FeedForward(nn.Module)

`FeedForward` 是 PyTorch (一种深度学习框架) 中的 `nn.Module` 类的一个实例化。它通常用于创建神经网络模型中的前馈部分，即那些没有循环结构、仅包含线性变换和激活函数的层。`nn.Module` 是所有 PyTorch 模型的基础类，它提供了一种组织和管理模型组件的方式，包括初始化参数、正则化操作以及方便的训练和预测功能。

当你定义一个 `FeedForward` 类的时候，你可以自定义其内部结构，比如包含两个线性层（全连接层），中间可能加上一些非线性激活（如 ReLU 或者gelu）。例如：

class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(FeedForward, self).__init__()
        self.linear_1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        self.linear_2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.linear_1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        return self.linear_2(x)

在这个例子中，`forward` 函数描述了输入数据如何通过这些层进行处理。