class STHSL(nn.Module): def __init__(self): super(STHSL, self).__init__() self.dimConv_in = nn.Conv3d(1, args.latdim, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_local = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.dimConv_global = nn.Conv2d(args.latdim, 1, kernel_size=1, padding=0, bias=True) self.spa_cnn_local1 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.spa_cnn_local2 = spa_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local1 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.tem_cnn_local2 = tem_cnn_local(args.latdim, args.latdim) self.Hypergraph_Infomax = Hypergraph_Infomax() self.tem_cnn_global1 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global2 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global3 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 9) self.tem_cnn_global4 = tem_cnn_global(args.latdim, args.latdim, 6) self.local_tra = Transform_3d() self.global_tra = Transform_3d() def forward(self, embeds_true, neg): embeds_in_global = self.dimConv_in(embeds_true.unsqueeze(1)) DGI_neg = self.dimConv_in(neg.unsqueeze(1)) embeds_in_local = embeds_in_global.permute(0, 3, 1, 2, 4).contiguous().view(-1, args.latdim, args.row, args.col, 4) spa_local1 = self.spa_cnn_local1(embeds_in_local) spa_local2 = self.spa_cnn_local2(spa_local1) spa_local2 = spa_local2.view(-1, args.temporalRange, args.latdim, args.areaNum, args.cateNum).permute(0, 2, 3, 1, 4) tem_local1 = self.tem_cnn_local1(spa_local2) tem_local2 = self.tem_cnn_local2(tem_local1) eb_local = tem_local2.mean(3) eb_tra_local = self.local_tra(tem_local2) out_local = self.dimConv_local(eb_local).squeeze(1) hy_embeds, Infomax_pred = self.Hypergraph_Infomax(embeds_in_global, DGI_neg) tem_global1 = self.tem_cnn_global1(hy_embeds) tem_global2 = self.tem_cnn_global2(tem_global1) tem_global3 = self.tem_cnn_global3(tem_global2) tem_global4 = self.tem_cnn_global4(tem_global3) eb_global = tem_global4.squeeze(3) eb_tra_global = self.global_tra(tem_global4) out_global = self.dimConv_global(eb_global).squeeze(1) return out_local, eb_tra_local, eb_tra_global, Infomax_pred, out_global

这是一个使用 PyTorch 实现的神经网络模型的定义类。在这个模型中，输入数据包含一个真实的嵌入向量和一个负样本向量。模型将这些数据作为输入，并执行一系列操作来生成输出。具体来说，模型包含了一些卷积和全连接层，以及一些变换和聚合操作。这些操作包括将嵌入向量转换为局部和全局表示，通过超图信息最大化来学习嵌入向量的表示，以及对局部和全局表示进行转换和聚合。最终，模型的输出包括局部和全局表示，超图信息最大化的预测结果，以及对局部和全局表示进行卷积后得到的输出。

相关问题

class Net(nn.Module): def __init__(self):的理解

这段代码定义了一个 PyTorch 中的神经网络模型。具体地说，它定义了一个继承自 `nn.Module` 的类 `Net`，并在该类的 `__init__` 方法中定义了模型的结构。

在 PyTorch 中，所有的神经网络模型都必须继承自 `nn.Module` 类，并在其 `__init__` 方法中定义网络的层次结构。这个 `Net` 类的 `__init__` 方法中没有接受任何参数，因此这个模型的结构是固定的，不能根据不同的输入数据进行调整。

下面是一个示例，展示了如何在 `__init__` 方法中定义一个简单的神经网络模型：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 100)  # 全连接层，输入维度为 10，输出维度为 100
        self.relu = nn.ReLU()  # ReLU 激活函数
        self.fc2 = nn.Linear(100, 1)  # 全连接层，输入维度为 100，输出维度为 1
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数的神经网络模型。在 `__init__` 方法中，我们定义了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数，并将它们保存为类属性。这些层的参数是自动初始化的，不需要手动指定。

`forward` 方法定义了模型的前向传播过程。在这个例子中，我们按照顺序连接了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数。`forward` 方法的输入参数 `x` 是一个张量，表示模型的输入数据。在前向传播过程中，我们将输入数据 `x` 进行一系列的线性变换和非线性变换，最终得到模型的输出结果。在这个例子中，我们的模型输出的是一个标量值。

class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui ,self).__init__()

class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()

在这段代码中，定义了一个名为Tudui的类，它继承自nn.Module类。在类的构造函数中，调用了父类nn.Module的构造函数来进行初始化操作。