nn.Linear(96, 256), # 用线性变换将输入映射到256维 nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(True),# relu激活 nn.Linear(256, 512), # 线性变换 nn.BatchNorm1d(512), nn.ReLU(True), nn.Linear(512, 96),

这段代码是一个神经网络的层定义，其中包括了三个线性变换层和两个批归一化层。输入的维度是96，第一个线性变换层将输入映射到256维，第二个线性变换层将256维的输入映射到512维，第三个线性变换层将512维的输入映射到96维的输出。ReLU激活函数被用来增加网络的非线性特性。批归一化层则是在每个batch中对数据做归一化处理，有助于提高网络的训练速度和泛化能力。