kan 这是什么（想多了哈哈）

代码

import paddle


class Xus(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, head, head_dim):
        super().__init__()
        self.x_layer = paddle.nn.Linear(head_dim, head * head_dim, bias_attr=False)
        self.s_layer = paddle.nn.Linear(head_dim, head * head_dim, bias_attr=False)
        self.u_layer = paddle.nn.Linear(head_dim, head * head_dim, bias_attr=False)
        self.head = head

    def forward(self, x):
        xx = self.x_layer(x)
        ss = self.s_layer(x)
        uu = self.u_layer(x)
        exp_value = paddle.exp(-1 * ((xx - uu) ** 2 / (2 * ss ** 2 + 0.00000001))) / (
                paddle.sqrt(6 * ss ** 2) + 0.0000001)
        exp_value = paddle.mean(exp_value.reshape([xx.shape[0], -1, self.head]), -1)
        return exp_value


class ModelNew(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, hidden):
        super().__init__()
        self.head = paddle.nn.Linear(1, hidden)

        self.layer_x = Xus(2, hidden)
        self.layer_y = Xus(2, hidden)
        self.layer_z = Xus(2, hidden)

        self.out = paddle.nn.Linear(hidden, 1)

    def forward(self, x, y):
        x = self.head(x)
        y = self.head(y)
        x = self.layer_x(x)
        y = self.layer_y(y)
        z = self.layer_z(x + y)
        z = self.out(z)
        return z


x = paddle.linspace(-2, 2, 3000).reshape([-1,1])
y = paddle.linspace(-2, 2, 3000).reshape([-1,1])
z = paddle.exp(paddle.sin(3 * x) + y ** 2)
net=ModelNew(10)
loss_func=paddle.nn.MSELoss()
opt=paddle.optimizer.AdamW(parameters=net.parameters(),learning_rate=0.0001)
for epoch in range(10000):
    out=net(x,y)
    loss=loss_func(z,out)
    print(loss.item())
    opt.clear_grad()
    loss.backward()
    opt.step()

解释

这是一个使用PaddlePaddle框架实现的神经网络模型。模型结构包括三个Xus层和一个输出层。Xus层是自定义的神经网络层，其中包含三个线性变换层和一个激活函数。模型的输入是两个一维张量x和y，经过线性变换后输入到Xus层中进行计算，最后输出到输出层进行预测。训练过程中使用均方误差损失函数进行优化，并使用AdamW优化器更新模型参数。

在训练过程中，首先根据当前模型的参数计算输出值out，然后计算输出值与真实值z之间的均方误差损失loss。然后通过调用优化器的clear_grad方法清空梯度信息，再通过调用backward方法计算梯度，最后调用step方法更新模型参数。

训练循环重复进行，直到达到设定的训练轮次。每个训练轮次中打印出当前的损失值。最终训练完成后，模型参数得到更新，可以使用该模型进行预测。

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