class DepressionDiagnosisModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(DepressionDiagnosisModel, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.features = nn.Sequential( # 定义模型的特征提取部分 ) self.classifier = nn.Sequential( # 定义模型的分类器部分 ) self.old_model = None self.old_classes = 0

这段代码定义了一个名为 "DepressionDiagnosisModel" 的类，继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。该类的构造函数接受一个参数 "num_classes"，表示分类任务的类别数。在构造函数中，首先调用父类构造函数初始化模型，然后定义了三个成员变量：

- self.num_classes：表示分类任务的类别数。
- self.features：是一个 nn.Sequential 对象，用于定义模型的特征提取部分，可以由多个 nn.Module 组成。
- self.classifier：也是一个 nn.Sequential 对象，用于定义模型的分类器部分，可以由多个 nn.Module 组成。

同时，还定义了两个成员变量，分别是 self.old_model 和 self.old_classes，用于存储模型在增量学习中旧模型和旧类别的信息。