首页import torch.nn as nn class ThreeLayerNet(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden1_dim, hidden2_dim, output_dim): super().__init__() self.layer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, hidden1_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden1_dim, hidden2_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden2_dim, output_dim) ) def forward(self, x): return self.layer(x)这是哪个语言的代码

import torch.nn as nn class ThreeLayerNet(nn.Module): def init(self, input_dim, hidden1_dim, hidden2_dim, output_dim): super().init() self.layer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, hidden1_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden1_dim, hidden2_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden2_dim, output_dim) ) def forward(self, x): return self.layer(x)这是哪个语言的代码

时间: 2023-07-14 12:12:17 浏览: 171

这是Python的代码，使用了PyTorch深度学习框架。它定义了一个三层的全连接神经网络（包括两个隐藏层和一个输出层），其中输入维度为`input_dim`，第一个隐藏层维度为`hidden1_dim`，第二个隐藏层维度为`hidden2_dim`，输出维度为`output_dim`。`nn.Sequential`是PyTorch中的一个模块容器，用于顺序地组合网络层。`nn.Linear`是PyTorch中的线性层，将输入和权重进行线性变换，并加上偏置。`nn.ReLU`是PyTorch中的激活函数，对线性变换的结果进行非线性变换。`forward`函数定义了网络的前向传播过程，接受输入`x`，并通过`self.layer`完成整个网络的计算过程。

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