一个有三层卷积的神经网络，第二层卷积输出的特征使用PCA对其进行降维，降维后的特征输入到第三层卷积里面。用torch搭建网络模型，输入大小为 batch size×128×9×9. 代码实现，并说明每句代码含义

以下是搭建该神经网络的代码实现，并对每句代码进行了注释说明：

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        
        # 第一层卷积，输入通道为128，输出通道为64，卷积核大小为3
        self.conv1 = nn.Conv2d(128, 64, kernel_size=3)
        
        # 第二层卷积，输入通道为64，输出通道为32，卷积核大小为3
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 32, kernel_size=3)
        
        # PCA降维层，将第二层卷积输出的特征降维为16维
        self.pca = nn.Linear(9*9*32, 16)
        
        # 第三层卷积，输入通道为16，输出通道为8，卷积核大小为3
        self.conv3 = nn.Conv2d(16, 8, kernel_size=3)
        
        # 池化层，池化大小为2
        self.pool = nn.MaxPool2d(2)
        
        # 激活函数
        self.relu = nn.ReLU()
        
        # 全连接层，输入大小为8*3*3，输出大小为10
        self.fc = nn.Linear(8*3*3, 10)

    def forward(self, x):
        # 第一层卷积
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        
        # 第二层卷积
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        
        # 将第二层卷积输出的特征拉成一维向量
        x = x.view(x.size(0), -1)
        
        # PCA降维
        x = self.pca(x)
        x = self.relu(x)
        
        # 将降维后的特征重新变成三维张量
        x = x.view(-1, 1, 4, 4)
        
        # 第三层卷积
        x = self.conv3(x)
        x = self.relu(x)
        
        # 池化
        x = self.pool(x)
        
        # 将池化后的特征拉成一维向量
        x = x.view(x.size(0), -1)
        
        # 全连接层
        x = self.fc(x)
        
        return x

需要注意的是，由于第二层卷积输出的特征是一个三维张量，而PCA降维层的输入是一个一维向量，因此在进行PCA降维前需要先将第二层卷积输出的特征拉成一维向量，而在进行第三层卷积前需要将降维后的特征重新变成三维张量。