def create_model(self): print('[NonLinearTransformer] Starting create_model') dense0 = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu') dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu') dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='linear') self.network = tf.keras.Sequential([ dense0, dense1, dense2], name='nonlineartransformer')

这段代码是用TensorFlow创建一个非线性变换模型的函数，具体实现如下：

def create_model(self):
    print('[NonLinearTransformer] Starting create_model')
    dense0 = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu') # 创建一个具有64个神经元的全连接层，并使用ReLU激活函数
    dense1 = tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu') # 创建一个具有32个神经元的全连接层，并使用ReLU激活函数
    dense2 = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='linear') # 创建一个具有1个神经元的输出层，并使用线性激活函数
    self.network = tf.keras.Sequential([dense0, dense1, dense2], name='nonlineartransformer') # 将上面创建的三个层按顺序连接起来，构成一个完整的神经网络模型

该函数创建了一个包含三个全连接层的神经网络模型，其中前两个层使用ReLU激活函数，第三个层使用线性激活函数。该模型的输入和输出都是1维张量。

可以通过调用`model.summary()`方法来查看该模型的结构和参数数量。