import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
import math

• 这几行代码导入了PyTorch库，包括主要的torch模块、torch.nn.functional模块（通常用于激活函数等），torch.nn模块（用于定义神经网络组件），以及math模块（用于基本的数学运算）。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

• 这行代码用于检测是否有可用的CUDA设备（即GPU），如果有，则使用GPU进行计算，否则使用CPU。

class PatchEmbedding(nn.Module):

• 这行代码定义了一个名为PatchEmbedding的类，它继承自torch.nn.Module。nn.Module是所有神经网络模块的基类，提供了很多用于构建网络的方法和属性。

    """
    Path embedding layer is nothing but a convolutional layer with kerneli size and stride equal to patch size.
    """

• 这是一个类级别的文档字符串（docstring），解释了PatchEmbedding类的功能：它实际上是一个卷积层，其卷积核大小和步长等于patch的大小。

    def __init__(self, in_channels, embedding_dim, patch_size):

• 这是PatchEmbedding类的构造函数，它接受三个参数：in_channels（输入图像的通道数），embedding_dim（表征的维度，即卷积层输出的通道数），patch_size（patch的大小，同时也是卷积核的大小和步长）。

        super().__init__()

• 这行代码调用父类nn.Module的构造函数，是面向对象编程中的常规做法。

        self.patch_embedding = nn.Conv2d(
            in_channels, embedding_dim, patch_size, patch_size
        )

• 这行代码定义了一个二维卷积层patch_embedding，其输入通道数为in_channels，输出通道数为embedding_dim，卷积核大小和步长都为patch_size。

    def forward(self, x):

• 这是PatchEmbedding类的forward方法，它定义了如何执行前向传播。x是输入数据。

        return self.patch_embedding(x)

• 这行代码执行了之前定义的patch_embedding卷积层的前向传播，并将结果返回。这样，输入图像就被转换成了patch表征。

class KANLinear(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        in_features,           # 输入特征的维度  
        out_features,        # 输出特征的维度 
        grid_size=5,         # B样条网格的大小，默认为5  
        spline_order=3,    # B样条的阶数，默认为3  
    ):
        super().__init__()                                                   # 调用父类nn.Module的构造函数 
        self.in_features = in_features                                # 保存输入特征的维度  
        self.out_features = out_features                            # 保存输出特征的维度  
        self.grid_size = grid_size                                       # 保存网格大小  
        self.spline_order = spline_order                            # 保存B样条的阶数

   

       # Calculate the grid step size
        grid_step = 2 / grid_size   # 计算网格的步长，这里假设网格覆盖的区间是[-1, 1]  

     

        # Create the grid tensor
       grid_range = torch.arange(-spline_order, grid_size + spline_order + 1)

      # 生成一个从-spline_order到grid_size+spline_order的序列  

        grid_values = grid_range * grid_step - 1

        # 将序列映射到[-1, 1]区间内，步长为grid_step  

  
        self.grid = grid_values.expand(in_features, -1).contiguous()  

    # 将grid_values扩展为(in_features, grid_size+2*spline_order+1)的形状，并确保内存连续

       

        # 初始化权重参数  

        self.base_weight = nn.Paramete