import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class TeLU(nn.Module):
    """
    实现论文中提出的 TeLU 激活函数。
    论文: TeLU Activation Function for Fast and Stable Deep Learning
    公式: TeLU(x) = x * tanh(e^x)
    """
    def __init__(self):
        """
        TeLU 激活函数没有可学习的参数，所以 __init__ 方法很简单。
        """
        super(TeLU, self).__init__()

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        前向传播的计算逻辑。
        """
        # 直接应用公式
        return x * torch.tanh(torch.exp(x))

    def __repr__(self):
        """
        (可选但推荐) 定义一个好的字符串表示，方便打印模型结构。
        """
        return f"{self.__class__.__name__}()"