PyTorch 残差连接实现：Residual 类代码解析

这段代码定义了一个名为'Residual'的类，继承自'nn.Module'。该类实现了神经网络中的残差连接。在类的构造函数中，接受一个函数'fn'作为参数，并将其保存在'self.fn'中。

在'forward'方法中，输入'x'会通过'fn'函数进行处理，并将处理后的结果与输入'x'相加。最终的结果将作为输出返回。

这种残差连接的设计可以使得网络更容易训练，并且可以避免梯度消失的问题。通过将原始输入与经过处理的输出相加，可以使得梯度能够更容易地传播回较早的层，从而提高网络的性能。