Mesh本体推理类型

Mesh本体推理类型是一种基于图形模型的推理方法，用于从给定的Mesh模型中进行推理。以下是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch库来实现Mesh本体推理类型：

import torch
import torch.nn as nn

class MeshInference(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MeshInference, self).__init__()
        self.hidden = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.output = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.hidden(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.output(x)
        return x

# 创建一个MeshInference对象
input_size = 100  # 输入的特征维度
hidden_size = 50  # 隐藏层的大小
output_size = 10  # 输出的类别个数
model = MeshInference(input_size, hidden_size, output_size)

# 创建一个输入数据
input_data = torch.randn(1, input_size)

# 进行推理
output = model(input_data)
print(output)

在这个示例中，我们创建了一个名为MeshInference的类，继承了nn.Module，用于定义推理模型的结构。该模型包含一个线性层（hidden）用于将输入数据映射到隐藏层，一个ReLU激活函数层（relu）用于增加非线性性，最后是另一个线性层（output）将隐藏层的输出映射到最终的输出类别。

在forward方法中，我们定义了模型的前向传播过程，即数据从输入层经过隐藏层和激活函数层，最后得到输出层的结果。

然后，我们创建了一个MeshInference对象，指定输入的特征维度、隐藏层的大小和输出的类别个数。接下来，我们创建了一个输入数据input_data，它是一个大小为(1, input_size)的张量。

最后，我们使用模型对输入数据进行推理，得到输出结果output。打印输出结果可以看到模型对输入数据的推理结果。