model = nn.Sequential() model.add_module('fc0', nn.Linear(dim_in, dim_hidden, bias=True)) model.add_module('act0', activation(act_name)) for i in range(1, hidden_layers): model.add_module(f'fc{i}', nn.Linear(dim_hidden, dim_hidden, bias=True)) model.add_module(f'act{i}', activation(act_name)) model.add_module(f'fc{hidden_layers}', nn.Linear(dim_hidden, dim_out, bias=True)) 详细解释一下什么意思

这个代码片段用于创建一个神经网络模型，使用了 PyTorch 框架中的 nn 模块。其中，dim_in 表示输入数据的维度，dim_hidden 表示隐藏层的维度，dim_out 表示输出数据的维度。 activation(act_name) 是一个激活函数，它用来对神经元的输出进行非线性变换。在模型的第一层中，输入需要先经过一个全连接层 nn.Linear(dim_in, dim_hidden)，再经过一个激活函数；接下来，循环 hidden_layers-1 次，每次添加一个全连接层和一个激活函数；最后，添加一个全连接层 nn.Linear(dim_hidden, dim_out) 作为输出层。整个模型结构可以看作是由一些全连接层和非线性激活函数按特定顺序堆叠而成。