用pytorch帮我搭建一个全面的图像识别的CNN框架,加上代码注释

好的，以下是一个基于PyTorch的图像识别的CNN框架，并加上了代码注释。

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

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 定义卷积层1，输入通道数为3，输出通道数为6，卷积核大小为5x5
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        # 定义卷积层2，输入通道数为6，输出通道数为16，卷积核大小为5x5
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        # 定义全连接层1，输入节点数为16*5*5，输出节点数为120
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        # 定义全连接层2，输入节点数为120，输出节点数为84
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        # 定义全连接层3，输入节点数为84，输出节点数为10
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        # 定义池化层1，池化核大小为2x2
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        # 定义池化层2，池化核大小为2x2
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        # 将特征图展开成一维向量
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        # 进行全连接层1的计算
        x = F.relu(self.fc1(x))
        # 进行全连接层2的计算
        x = F.relu(self.fc2(x))
        # 进行全连接层3的计算
        x = self.fc3(x)
        return x

    def num_flat_features(self, x):
        """计算特征图展开成一维向量后的长度"""
        size = x.size()[1:]  # 所有维度除了batch维度外的长度
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features

这个CNN框架包含两个卷积层和三个全连接层，并使用ReLU作为激活函数和MaxPooling作为池化层。你可以根据自己的需求修改这个框架。

你可以使用PyTorch提供的各种损失函数和优化方法来训练这个网络，并使用PyTorch提供的数据加载和预处理工具来加载和处理图像数据。