Как сделать так, чтобы модель работала для любых входов/выходов?

Евгений Залецкий, вдруг подойдёт, если не сложно, поделитесь, пожалуйста

Как сделать так, чтобы модель работала для любых входов/выходов?

Евгений Залецкий, да, входное число уменьшается на -1. Можете, пожалуйста, показать как это сделать? я только недавно начала изучать нейронные сети и не очень понимаю как это правильно записать.

Как исправить код?

Vindicar,

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
def init(self, inp, out, hidden_size = 19):
super().init()
self.layers = nn.ModuleList()
for i in range(10):
self.layers.add_module(f'layer_{i}',nn.Linear(inp, hidden_size))
self.layers.add_module(f'act{i}',nn.ReLU())
inp = hidden_size
hidden_size -= 1
self.layers.add_module(f'layer_out',nn.Linear(inp, out))

def forward(self, x):
    outputs = []
    for i, layer in enumerate(self.layers):
        x = layer(x)
    outputs.append(x)
    return outputs
model = MyModel(inp = 20, out = 10)

Вот код с ModuleList, а ошибка "Метод __init__ должен содержать три аргумента: self, размер входного и выходного тензора."

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, inp, out, hidden_size=19):
        super().__init__()
        layers = []
        for i in range(1, 10):
            layers.append(nn.Linear(inp, hidden_size))
            layers.append(nn.ReLU())
            inp = hidden_size
            hidden_size -= 1
        layers.append(nn.Linear(inp, out))
        self.model = nn.Sequential(*layers)
    def forward(self, x):
        out self.model(x)
        return out

model = MyModel(inp=20, out=10)

а это правильный код только без ModuleList, а надо только с ним