class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): #调用 super() 函数来初始化基类 nn.Module，并将输入参数保存为类的属性。 super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res 举个例子

好的，我将给出一个具体的示例，演示如何使用 `MemoryEncoding` 类进行前向传播计算。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入张量的大小和内存大小
in_feats = 10
out_feats = 5
mem_size = 3

# 创建 MemoryEncoding 实例
memory_encoding = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size)

# 创建示例输入张量
batch_size = 2
dst_feats = in_feats
src_feats = in_feats
h_dst = torch.randn(batch_size, dst_feats)
h_src = torch.randn(batch_size, src_feats)

# 执行前向传播
output = memory_encoding.forward(h_dst, h_src)

print(output.shape)  # 输出形状为 (batch_size, out_feats)

在这个示例中，我们首先导入了 PyTorch 的 `nn` 模块，并定义了输入张量的大小和内存大小。然后，我们创建了一个 `MemoryEncoding` 类的实例 `memory_encoding`。

接下来，我们使用随机生成的张量 `h_dst` 和 `h_src` 执行前向传播计算，并将结果保存在 `output` 变量中。最后，我们打印出输出张量的形状。

请注意，这只是一个示例，实际使用时需要根据具体问题和数据调整输入张量的大小和值。