class et(nn.Module):到底是啥意思

`nn.Module` 是 PyTorch 中一个用于构建神经网络的基类，所有的网络层都是通过继承 `nn.Module` 来实现的。`nn.Module` 中提供了很多有用的方法，如 `parameters()` 和 `zero_grad()` 等，这些方法可以帮助我们更方便地构建和训练神经网络。

`class et(nn.Module)` 是定义了一个名为 `et` 的神经网络模型类，继承了 `nn.Module`。这个类可以包含多个网络层，每个层的参数都可以在模型训练过程中被优化。模型的前向传播可以通过在 `forward()` 方法中定义实现。

例如，下面是一个简单的神经网络模型类的例子：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = nn.functional.sigmoid(x)
        return x

在这个例子中，`Net` 类继承了 `nn.Module`，并定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型。在 `forward()` 方法中，我们定义了模型的前向传播过程，将输入 `x` 通过两个全连接层，并使用 `relu` 和 `sigmoid` 激活函数进行处理，最终输出模型的预测结果。

总之，`class et(nn.Module)` 是定义了一个神经网络模型类，我们可以在这个类中定义模型的结构和前向传播过程。