尺寸不相同的输入数据

将 39 数组作为主输入，三个元素作为附加信息嵌入到中间层
操作方法：
首先将 39 数组输入神经网络，经过若干层（如多层感知器中的多个全连接层）的处理。然后，在中间层的某个位置，将三个元素以某种方式嵌入。一种简单的方式是将三个元素作为额外的偏置项添加到中间层的神经元计算中。
假设已经有一个简单的多层感知器来处理 3*9 数组展开后的向量（长度为 27）：

import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(27, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, 1)
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        # 假设三个元素为extra_elements，是一个长度为3的张量
        extra_elements = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])  # 这里只是示例
        for i in range(len(extra_elements)):
            x[:, i] += extra_elements[i]  # 将三个元素作为偏置添加到中间层
        x = self.fc3(x)
        return x
net = Net()

特点和应用场景：
这种方法的特点是可以在神经网络已经对主要数据（39 数组）进行一定程度的特征提取后，再将附加信息融入进来，使附加信息能够在合适的语义层次上影响模型的决策。适用于三个元素对最终结果有调节作用，但又不希望它们在一开始就主导输入的情况。例如，在预测某种物理现象的模型中，39 数组可能是主要的物理参数，而三个元素是环境因素（如温度、湿度、压强），将环境因素在中间层嵌入可以更好地模拟它们对物理现象的调节作用。