请用例子表示use_bn如何使用 并标注只能顾问注释

好的，这里是一个使用 PyTorch 实现的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的示例，其中包含了 Batch Normalization 操作，并使用了 "use_bn" 参数来控制 Batch Normalization 是否被使用：

import torch
import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self, use_bn=True):
        super(CNN, self).__init__()
        self.use_bn = use_bn
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        if self.use_bn:
            self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        if self.use_bn:
            self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        if self.use_bn:
            self.bn3 = nn.BatchNorm1d(128)
        self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        if self.use_bn:
            x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        if self.use_bn:
            x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        x = self.fc1(x)
        if self.use_bn:
            x = self.bn3(x)
        x = self.relu3(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在上面的代码中，我们定义了一个名为 CNN 的类，该类继承自 PyTorch 中的 nn.Module 类。在 CNN 的初始化函数中，我们定义了一个 "use_bn" 参数，并将其赋值给了 self.use_bn。接下来，我们定义了一些卷积层、池化层和全连接层，并在需要使用 Batch Normalization 的层之前添加了相应的 Batch Normalization 操作。在添加 Batch Normalization 操作时，我们使用了之前定义的 self.use_bn 参数来控制是否使用 Batch Normalization。

在 CNN 的前向传播函数中，我们按照顺序将输入 x 传递给各个层，并在需要使用 Batch Normalization 的层前后添加了相应的 Batch Normalization 操作，同时根据 self.use_bn 参数的值来控制是否使用 Batch Normalization。

使用该网络时，可以通过传递 use_bn 参数的值来控制是否使用 Batch Normalization。例如，如果你想使用 Batch Normalization，可以使用以下代码：

model = CNN(use_bn=True)

如果你不想使用 Batch Normalization，可以使用以下代码：

model = CNN(use_bn=False)

注意：该示例仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行调整。