self.stack = nn.Sequential( nn.Linear(self.n + 5, 7), nn.ReLU(), nn.Linear(7, 1), nn.Sigmoid() )

这行代码创建了一个 PyTorch 的序列模型 `self.stack`，其中包含了两个全连接层和两个激活函数。具体来说，`nn.Linear(self.n + 5, 7)` 创建了一个全连接层，其输入大小为 `self.n + 5`，即将交叉网络的输出特征和 DNN 的输出特征拼接成一个长向量，输出大小为 7。接下来，`nn.ReLU()` 创建了一个 ReLU 激活函数，用于增加模型的非线性能力。然后，`nn.Linear(7, 1)` 创建了另一个全连接层，其输入大小为 7，输出大小为 1。最后，又创建了一个 Sigmoid 激活函数。这些层被按顺序组合成序列模型 `self.stack`，并在模型训练和推理过程中一起使用。在模型训练和推理过程中，序列模型的权重会被学习，以最小化模型的损失函数。

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class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=28 * 28, out_features=512),

您好！对于这段代码，它定义了一个名为 NeuralNetwork 的类，该类是 nn.Module 的子类。在 __init__ 方法中，它初始化了类中的两个属性：flatten 和 linear_relu_stack。

flatten 是一个 nn.Flatten 实例，用于将输入的二维图像数据展平为一维向量。linear_relu_stack 是一个 nn.Sequential 实例，它包含了一系列的线性层和激活函数。

具体来说，在 linear_relu_stack 中，有一个线性层 nn.Linear，该层将输入的特征数从 28 * 28（输入图像的大小）映射到 512。这个线性层会将输入的每个像素都连接到输出中的每个神经元，并且每个连接都有一个可学习的权重。

此外，还可以在 linear_relu_stack 中添加其他的线性层和激活函数来构建更复杂的神经网络结构。

如果您有任何其他问题，请随时提问！

为以下代码添加注释class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 建立多层神经网络 nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits model = NeuralNetwork().to(device) print(model)

# 定义一个神经网络类
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__() # 调用父类的构造函数
self.flatten = nn.Flatten() # 将输入的二维图像数据展平为一维数据
self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 定义一个多层神经网络，包含三个全连接层和两个ReLU激活函数
nn.Linear(28*28, 512), # 第一层全连接层，输入维度为28*28，输出维度为512
nn.ReLU(), # 第一个ReLU激活函数
nn.Linear(512, 512), # 第二层全连接层，输入维度为512，输出维度为512
nn.ReLU(), # 第二个ReLU激活函数
nn.Linear(512, 10) # 最后一层全连接层，输入维度为512，输出维度为10（对应10个分类）
)

# 定义前向传播函数
def forward(self, x):
x = self.flatten(x) # 将输入数据展平为一维数据
logits = self.linear_relu_stack(x) # 输入数据通过多层神经网络，得到输出结果
return logits

# 创建一个神经网络实例，并将其移动到指定设备上（如果有GPU，则移动到GPU上）
model = NeuralNetwork().to(device)

# 打印神经网络结构
print(model)