class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() self.fc1=nn.Linear(3,10) self.fc2=nn.Linear(10,1) def forward(self, x): x=self.fc1(x) x=torch.relu(x) x=self.fc2(x) return x net = Net()逐行解释

逐行解释以下代码：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(3, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

- `class Net(nn.Module):`：定义一个名为 `Net` 的类，继承自 `nn.Module` 类，即 `Net` 类是一个 PyTorch 神经网络模型。

- `def __init__(self):`：定义 `Net` 类的初始化函数。

- `super(Net, self).__init__()`：调用父类的初始化函数，即 `nn.Module` 类的初始化函数。

- `self.fc1 = nn.Linear(3, 10)`：定义一个全连接层 `fc1`，将输入的特征向量的维度从 `3` 转换为 `10`，其中 `nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个线性变换（全连接层）模块。

- `self.fc2 = nn.Linear(10, 1)`：定义一个全连接层 `fc2`，将输入的特征向量的维度从 `10` 转换为 `1`。

- `def forward(self, x):`：定义 `Net` 类的前向传播函数，即对输入 `x` 进行一次前向传播计算。

- `x = self.fc1(x)`：将输入 `x` 输入到全连接层 `fc1` 中进行线性变换，得到一个新的张量 `x`。

- `x = torch.relu(x)`：将张量 `x` 输入到 ReLU 激活函数中，得到一个新的张量 `x`，ReLU 函数的作用是将所有小于零的值都置零，保留所有大于等于零的值。

- `x = self.fc2(x)`：将张量 `x` 输入到全连接层 `fc2` 中进行线性变换，得到最终的输出张量 `x`。

- `return x`：返回输出张量 `x`。

- `net = Net()`：创建一个 `Net` 类的实例，即创建了一个 PyTorch 神经网络模型。