class AutoEncoder(nn.Module):

这是一个 PyTorch 中的自编码器模型类定义，自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它可以将输入数据压缩成一种更紧凑的表示，并尽可能地恢复原始数据。该模型包含编码器和解码器两个部分，其中编码器将输入数据映射到一个隐藏表示，解码器则将该隐藏表示映射回原始数据空间。以下是一个示例的自编码器模型类定义：

import torch.nn as nn

class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(AutoEncoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, input_dim),
            nn.Sigmoid(),
        )

    def forward(self, x):
        encoded = self.encoder(x)
        decoded = self.decoder(encoded)
        return decoded

其中，`input_dim` 表示输入数据的维度，`hidden_dim` 表示隐藏层的维度。在构造函数中，我们定义了编码器和解码器两个子模块，分别用 `nn.Sequential` 封装了两个线性层和一个激活函数，其中编码器的激活函数为 ReLU，解码器的激活函数为 Sigmoid。在 `forward` 方法中，我们先将输入数据通过编码器得到隐藏表示，然后将该隐藏表示通过解码器得到重构后的数据。