n_input = X.shape[1]

这段代码是用于获取输入数据 `X` 的特征数量，即数据集中每个样本包含的特征数量。假设 `X` 是一个形状为 `(n_samples, n_features)` 的二维数组，那么 `X.shape[1]` 就是 `n_features`，即特征数量。这个值通常会用于定义神经网络的输入层的神经元数量。例如，如果我们想要使用一个具有 10 个神经元的输入层来处理包含 5 个特征的数据集，那么我们可以使用以下代码：

n_input = X.shape[1]
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(n_input, 10),
    nn.ReLU(),
    # more layers...
)

在这个示例中，我们首先获取输入数据 `X` 的特征数量，并将其存储在变量 `n_input` 中。然后，我们使用 `nn.Linear(n_input, 10)` 创建一个具有 10 个神经元的线性层作为输入层，其中输入层的输入大小为 `n_input`。这样，我们就可以使用 PyTorch 创建一个神经网络，可以处理包含任意数量特征的数据集。