class Encoder(nn.Module): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__() # ENCODER # 64x64x64 self.e_conv_1 = nn.Sequential( nn.ZeroPad2d((1, 2, 1, 2)), nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2)),nn.LeakyReLU() )

这是一个 PyTorch 的神经网络模型定义，包括了 Encoder 部分。具体来说，它定义了一个包含了一个卷积层的序列，并且使用了 LeakyReLU 作为激活函数。该卷积层的输入通道数为3，输出通道数为64，卷积核大小为5x5，步长为2x2。对于输入的图像，经过这一层后，输出的尺寸为64x64x64。此处还使用了 ZeroPad2d 函数对输入图像进行了零填充。

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class Encoder(nn.Module): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__()

这是一个 PyTorch 中的神经网络模块，称为Encoder。它继承了nn.Module类，并实现了它的构造函数__init__()。在构造函数中，调用了nn.Module类的构造函数super()来初始化父类的属性，然后可以定义层和参数等模型组件。由于只给出了构造函数的部分代码，无法确定Encoder的具体结构和功能。

class Encoder(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,en_index): en_embedding = self.embedding(en_index) _,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding) return encoder_hidden解释每行代码的含义

- `class Encoder(nn.Module):` 定义一个名为Encoder的类，继承自nn.Module。
- `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len):` 定义Encoder类的初始化函数，传入三个参数：encoder_embedding_num（编码器嵌入层的维度），encoder_hidden_num（编码器LSTM隐藏层的维度）和en_corpus_len（英文语料库的长度）。
- `super().__init__()` 调用父类nn.Module的初始化函数。
- `self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num)` 定义编码器的嵌入层，使用nn.Embedding类，将英文语料库的长度和编码器嵌入层的维度作为参数传入。
- `self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True)` 定义编码器的LSTM层，使用nn.LSTM类，将编码器嵌入层的维度和编码器LSTM隐藏层的维度作为参数传入，并设置batch_first参数为True，表示输入数据的第一维是batch_size。
- `def forward(self,en_index):` 定义Encoder类的前向传播函数，传入一个参数en_index（英文句子的索引序列）。
- `en_embedding = self.embedding(en_index)` 将英文句子的索引序列通过嵌入层转换为嵌入向量。
- `_,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding)` 将嵌入向量输入到编码器LSTM层中，获取编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。
- `return encoder_hidden` 返回编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。