class GLU(nn.Module)

GLU 是一种门控线性单元（Gated Linear Unit），是一种常用于语言模型和文本生成任务中的神经网络层。在 PyTorch 中，GLU 可以通过继承 nn.Module 类来实现。

GLU 的实现方式是将输入张量按照通道数的一半进行分割，分别作为门控和非门控信号，然后将门控信号通过 sigmoid 函数进行压缩，最后将门控信号和非门控信号相乘得到最终输出张量。这种方式可以有效地减少参数量和计算量，同时提高模型的表现力。

下面是一个简单的 GLU 类的实现示例：

import torch.nn as nn

class GLU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(GLU, self).__init__()
        self.gate = nn.Linear(input_size, input_size // 2)
        self.act = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        gate = self.act(self.gate(x))
        return x[:, :gate.size(1)] * gate

在这个实现中，GLU 的输入张量的大小为 input_size，该张量被分割成两个大小为 input_size // 2 的张量，其中一个张量作为门控信号，另一个张量作为非门控信号。门控信号通过一个全连接层和 sigmoid 激活函数进行压缩，最终将门控信号和非门控信号相乘得到输出张量。