如果不加 DiyModel 类的 forward 方法没有实现 Sigmoid 和 ReLU 激活函数 呢

好的，用大白话解释就是：

如果你的 DIY 模型里不实现 Sigmoid 和 ReLU 这两个「开关」，它算出来的结果就和 PyTorch 模型完全对不上！

举个例子：

假设 PyTorch 模型是这样工作的：

1. 先做一次线性变换（乘权重 + 偏置）
2. 经过 Sigmoid「开关」：把结果压缩到 0~1 之间
3. 再做一次线性变换
4. 经过 ReLU「开关」：把负数都变成 0

而你的 DIY 模型只做了两次线性变换，中间和最后都没有「开关」控制，就好比：

• PyTorch 模型：炒菜时先加盐（第一次线性变换），再撒孜然粉（Sigmoid 开关），翻炒后再加辣椒（第二次线性变换），最后用漏勺过滤掉辣椒籽（ReLU 开关）。
• DIY 模型：炒菜时只加盐和辣椒，中间不放孜然粉，最后也不过滤辣椒籽，虽然用的盐和辣椒量一样，但味道完全不同！

所以，如果不加激活函数，你的 DIY 模型就只是个「冒牌货」，看起来结构一样，但算出来的结果会天差地别。只有把所有「开关」都加上，两个模型的计算过程才是一模一样的。