self.linears = nn.ModuleList( [ nn.Linear(2,num_units), #表示一个输入特征维度为2，输出特征维度为num_units的线性层。 nn.ReLU(), #ReLU()激活函数 nn.Linear(num_units,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,num_units), nn.ReLU(), nn.Linear(num_units,2), ] )代码分析

这段代码是定义了一个神经网络模型的结构，主要包含了四个线性层和三个ReLU激活函数。其中，第一个线性层的输入特征维度为2，输出特征维度为num_units；后面两个线性层的输入和输出特征维度都为num_units；最后一个线性层的输入特征维度为num_units，输出特征维度为2。这个模型的输入是一个大小为2的向量，输出是一个大小为2的向量。通过这个模型，可以实现对输入数据的特征提取和转换，从而得到更加有用的信息。这种结构常用于解决分类、回归等问题。