source/nli.py [83:99]:
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            modules = []
            print(' - mlp {:d}'.format(idim), end='')
            if len(nhid) > 0:
                if dropout > 0:
                    modules.append(nn.Dropout(p=dropout))
                nprev = idim
                for nh in nhid:
                    if nh > 0:
                        modules.append(nn.Linear(nprev, nh))
                        nprev = nh
                        if activation == 'TANH':
                            modules.append(nn.Tanh())
                            print('-{:d}t'.format(nh), end='')
                        elif activation == 'RELU':
                            modules.append(nn.ReLU())
                            print('-{:d}r'.format(nh), end='')
                        else:
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source/sent_classif.py [55:71]:
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        modules = []
        print(' - mlp {:d}'.format(idim), end='')
        if len(nhid) > 0:
            if dropout > 0:
                modules.append(nn.Dropout(p=dropout))
            nprev = idim
            for nh in nhid:
                if nh > 0:
                    modules.append(nn.Linear(nprev, nh))
                    nprev = nh
                    if activation == 'TANH':
                        modules.append(nn.Tanh())
                        print('-{:d}t'.format(nh), end='')
                    elif activation == 'RELU':
                        modules.append(nn.ReLU())
                        print('-{:d}r'.format(nh), end='')
                    else:
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