class PolicyNet(nn.Module): def __init__(self, opt): super(PolicyNet, self).__init__() in_dim = opt.rnn_hidden_size + opt.i_f_len self.net = nn.Sequential( nn.Linear(in

这是一个名为 PolicyNet 的神经网络模型。下面对该模型的结构和前向传播过程进行介绍：

初始化函数 __init__(self, opt)：
- 接受一个参数 opt，包含了一些选项（options）。
- 根据选项中的设置确定输入层的大小 in_dim，即 RNN 隐藏层大小加上惯性传感器特征长度。
- 定义一个序列模型（Sequential），其中包括多个线性层和激活函数。
  - 第一个线性层接收大小为 in_dim 的输入，输出维度为 256。
  - 使用 LeakyReLU 激活函数，并设置负斜率为 0.1。
  - 添加批标准化层（BatchNorm1d）用于加速训练和提高模型稳定性。
  - 第二个线性层接收输入维度为 256，输出维度为 32。
  - 再次使用 LeakyReLU 激活函数并添加批标准化层。
  - 最后一个线性层接收输入维度为 32，输出维度为 2。
前向传播函数 forward(self, x, temp)：
- 接受两个参数：输入数据张量 x 和温度参数 temp。
- 将输入数据张量 x 输入到网络中，并得到预测的 logits （未归一化的概率）。
- 使用 Gumbel Softmax 操作对 logits 进行处理，通过指定温度参数和硬采样方式获取二进制掩码（mask），即 hard_mask。
- 返回预测的 logits 和生成的硬掩码 hard_mask。

该模型的主要作用是将输入特征进行线性变换和非线性激活，最终输出分类任务的预测结果。同时，通过 Gumbel Softmax 操作可以实现在训练过程中对分类结果进行采样，并得到离散概率分布的估计值。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问

class PolicyNet(nn.Module): def init(self, opt): super(PolicyNet, self).init() in_dim = opt.rnn_hidden_size + opt.i_f_len self.net = nn.Sequential( nn.Linear(in_dim, 256), nn.LeakyReLU(0....