hi,我现在想写一个pytorch模型，首先将输入的特征通过autoencoder得到压缩的特征，然后把压缩后的特征concat到原来的输入上，然后再把concat得到的输入通过一个神经网络。请问你能给我一段代码示例，并同时给我一段文字描述吗？

当然可以。首先，我们需要定义一个自编码器模型，它将输入的特征压缩为一个较小的向量。以下是一个简单的自编码器模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class AutoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AutoEncoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(784, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 12),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(12, 2))
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(2, 12),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(12, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 784),
            nn.Sigmoid())

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

这个自编码器模型将输入的特征向量压缩为一个长度为2的向量。接下来，我们可以定义一个神经网络模型，它将原始特征和压缩特征连接起来，并将它们传递给一个完全连接的层：

class ConcatNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConcatNet, self).__init__()
        self.autoencoder = AutoEncoder()
        self.fc = nn.Linear(794, 10)

    def forward(self, x):
        compressed = self.autoencoder.encoder(x)
        x = torch.cat([x, compressed], dim=1)
        x = self.fc(x)
        return x

在这个模型中，我们首先通过自编码器模型将输入的特征压缩为一个长度为2的向量。然后，我们使用`torch.cat`函数将原始特征和压缩特征连接起来。最后，我们将连接的特征传递给一个完全连接的层。

希望这可以帮助到你。