def forward(self, states: torch.FloatTensor): out1 = torch.relu(self.fc1(states)) out2 = torch.relu(self.fc2(states)) out = torch.relu(self.fc3(torch.cat([out1, out2], dim=-1))) out = torch.relu(self.fc4(out)) out = self.fc_out(out) return out
时间: 2024-04-09 14:27:14 浏览: 7
这是一个前向传播方法,用于对输入的状态数据进行前向计算并返回输出结果。假设这个方法是定义在一个神经网络模型类中的。
1. `states: torch.FloatTensor`:这个方法接受一个`torch.FloatTensor`类型的输入`states`,表示输入的状态数据。
2. `out1 = torch.relu(self.fc1(states))`:通过全连接层`self.fc1`对输入`states`进行线性变换,并应用ReLU激活函数得到`out1`。
3. `out2 = torch.relu(self.fc2(states))`:通过全连接层`self.fc2`对输入`states`进行线性变换,并应用ReLU激活函数得到`out2`。
4. `out = torch.relu(self.fc3(torch.cat([out1, out2], dim=-1)))`:将`out1`和`out2`在最后一个维度上进行拼接,然后通过全连接层`self.fc3`进行线性变换,并应用ReLU激活函数得到`out`。
5. `out = torch.relu(self.fc4(out))`:通过全连接层`self.fc4`对`out`进行线性变换,并应用ReLU激活函数得到新的`out`。
6. `out = self.fc_out(out)`:通过最后一个全连接层`self.fc_out`对`out`进行线性变换,得到最终的输出结果。
7. `return out`:返回输出结果。
这个方法描述了一个神经网络模型中的前向计算过程,其中包括了多个全连接层和ReLU激活函数的应用。通过这些计算,模型可以将输入的状态数据映射为输出结果。