class CNN(torch.nn.Module):

这是一个基于PyTorch的卷积神经网络模型的定义代码，其中包含了一个继承自torch.nn.Module的CNN类。该类可用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务中。在该类中可以定义卷积层、池化层、全连接层等操作，以及激活函数、归一化层等模块，从而构建深度神经网络。具体实现细节需要根据具体任务和数据集进行调整和优化。

相关问题

class SimpleCNN(nn.Module):

这是一个简单的卷积神经网络模型的定义，使用了PyTorch框架。下面是代码实现：

import torch.nn as nn

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 4 * 4, 128)
        self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.relu3(x)
        x = self.pool3(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu4(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

这个模型包含了3个卷积层、3个池化层和2个全连接层。输入的数据是一个3通道的图像，输出的是一个长度为num_classes的向量，每个元素表示对应类别的概率。

torch.nn.AvgPool2d

在PyTorch中，`torch.nn.AvgPool2d`是用于实现2D平均池化操作的类。其用法和`torch.nn.MaxPool2d`类似，只需要将`MaxPool2d`改为`AvgPool2d`即可。例如：

import torch.nn as nn

# 定义一个2层的CNN网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, kernel_size=5)
        self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        return x

其中，`nn.AvgPool2d`的参数和`nn.MaxPool2d`的参数一样，可以参考前面的回答。和`MaxPool2d`不同的是，`AvgPool2d`是取池化窗口内像素的平均值作为输出，而不是取最大值。