能设计一个具体一点的吗？最好是有输入输出的

当然可以，下面是一个具体的MINE互信息估计方法的示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MINE(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MINE, self).__init__()
        
        self.shared_encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU()
        )
        
        self.private_encoder1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU()
        )
        
        self.private_encoder2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, hidden_size),
            nn.ReLU()
        )
        
        self.discriminator = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, 1)
        )
        
    def forward(self, x1, x2):
        shared_output = self.shared_encoder(x1)
        private_output1 = self.private_encoder1(x1)
        private_output2 = self.private_encoder2(x2)
        
        joint_output = torch.cat((private_output1, private_output2), dim=1)
        
        shared_mi = self.discriminator(joint_output)
        
        private_mi1 = self.discriminator(torch.cat((private_output1, shared_output), dim=1))
        private_mi2 = self.discriminator(torch.cat((private_output2, shared_output), dim=1))
        
        return shared_mi, private_mi1, private_mi2

# 创建模型和优化器
model = MINE()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播计算互信息估计
    shared_mi, private_mi1, private_mi2 = model(x1, x2)
    
    # 计算损失函数
    loss = -torch.mean(shared_mi) + torch.mean(torch.exp(private_mi1 - 1)) + torch.mean(torch.exp(private_mi2 - 1))
    
    # 反向传播更新模型参数
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

在这个示例中，我们定义了一个使用MINE的模型。它包括一个共享编码器和两个私有编码器，用于提取输入x1和x2的特征。然后，我们将私有编码器的输出与共享编码器的输出拼接起来，并通过一个鉴别器网络来估计互信息。在前向传播过程中，我们分别计算了共享互信息、私有互信息1和私有互信息2。最终的损失函数是-shared_mi（最大化共享互信息）加上两个私有互信息的指数项（最小化私有互信息）。通过优化这个损失函数，我们可以训练模型来估计向量之间的互信息。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整和修改。