class FusionNet(nn.Module):

FusionNet 是一个继承自 PyTorch 的 nn.Module 的类，它是一个用于多模态数据融合的神经网络模型。该类包含了多个神经网络层及其连接方式，可以将多个输入模态的数据进行融合处理，输出一个综合的结果。

以下是一个简单的 FusionNet 类的代码示例：

import torch.nn as nn

class FusionNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size1, input_size2, hidden_size):
        super(FusionNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size1, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(input_size2, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, 1)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x1, x2):
        out1 = self.relu(self.fc1(x1))
        out2 = self.relu(self.fc2(x2))
        out = self.fc3(out1 + out2)
        return out

在这个示例中，FusionNet 接受两个输入，分别是 input_size1 和 input_size2 大小的张量，经过两个全连接层的处理后，将两个结果相加并经过一个最终的全连接层输出一个标量。这个模型的实现可以根据具体的需求进行修改。