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。