self.get_machines = nn.ModuleList()这是什么意思，nn是pytorch.nn

这句话在PyTorch中是一个常见的神经网络模块（Neural Network Modules）定义。`nn.ModuleList()`是PyTorch的`nn`模块下的一个类，它是一个动态大小的列表，用于存储多个`nn.Module`实例。当你使用`self.get_machines = nn.ModuleList()`时，你创建了一个属性`get_machines`，它是一个可以添加、删除和访问多个神经网络层（如线性层、卷积层等）的容器。

在这个上下文中，通常`get_machines`会被设计成一个能够动态配置或管理一组模型组件的地方，比如在一个多任务学习或者需要堆叠多个模块的场景下，每个元素代表一个独立的子模块。通过`ModuleList`，开发者可以方便地对这些子模块进行初始化、训练或者应用在输入数据上。

举个例子，假设你有一个深度学习模型，它由几个并行的子网络组成，每个子网络处理不同类型的任务。你可能会这样定义：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.get_machines = nn.ModuleList([
            nn.Linear(10, 5) for _ in range(num_tasks)  # 创建多个线性层
        ])

    def forward(self, x):
        results = []
        for machine in self.get_machines:
            results.append(machine(x))  # 对每个子网络应用
        return torch.cat(results, dim=1)  # 或者做其他处理，将结果合并