self.fc = nn.Sequential( # 全连接层主要用来进行分类，整合采集的局部信息以及全局信息 nn.Linear(feature_list[4]* 40 * 40, 1024), # 此处28为MINST一张图片的维度 nn.ReLU(), nn.Linear(1024, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) )

这段代码定义了一个三层的全连接神经网络，用于对局部信息和全局信息进行分类。输入层的大小是 feature_list[4] * 40 * 40，其中 feature_list[4] 是一个列表，表示输入图片的特征数量。第一层是一个包含 1024 个神经元的全连接层，激活函数是 ReLU。第二层是一个包含 512 个神经元的全连接层，激活函数同样是 ReLU。最后一层是一个包含 10 个神经元的全连接层，用于输出分类结果。这个模型的输入应该是一个大小为 (batch_size, feature_list[4]* 40 * 40) 的张量，输出是一个大小为 (batch_size, 10) 的张量，其中每个元素表示对应样本属于每种类别的概率。