class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, 10) def forward(self, x): x = x.view(-1, 784)

这是一个基于PyTorch的神经网络模型，包含3个全连接层（fc1、fc2和fc3），输入大小为784（28x28）个特征，输出大小为10个类别的概率分布。在forward方法中，输入数据先通过view函数重塑为(batch_size, 784)的形状，然后依次经过3个全连接层进行计算。其中，每个全连接层都包括线性变换和非线性变换（激活函数），这里未指定激活函数，默认为ReLU。最终输出的结果是一个(batch_size, 10)的概率分布，表示每个样本属于10个类别的概率。

相关问题

class Net(nn.Module): def__init__(self): super(Net,self).__init__()

`class Net(nn.Module):` 这是在 PyTorch 框架中定义一个神经网络模块（Neural Network Module）的方式。`nn.Module` 是 PyTorch 提供的基础类，用于构建可训练的模型。`Net` 类继承了 `nn.Module`，这意味着 `Net` 就是一个可以接受数据并进行前向传播（forward pass）的容器。

`def __init__(self):` 这个部分是 `Net` 类的构造函数，也叫初始化方法。当你实例化 `Net` 类的时候，`__init__` 方法会被自动调用。`super(Net, self).__init__()` 这行代码的作用是调用父类 `nn.Module` 的初始化过程，确保 `Net` 类继承到的所有基础属性和方法都得到了正确的配置。

举个简单的例子：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 初始化网络层
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)  # 卷积层
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)   # 池化层
        self.fc1 = nn.Linear(120, 84)     # 全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(84, 10)      # 输出层

    def forward(self, x):
        # 定义网络的前向传播路径
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = F.relu(self.fc1(x.view(-1, 120)))
        return self.fc2(x)

net = Net()

在这里，`__init__` 函数帮我们设置了网络的基本结构。

class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui ,self).__init__()

class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()

在这段代码中，定义了一个名为Tudui的类，它继承自nn.Module类。在类的构造函数中，调用了父类nn.Module的构造函数来进行初始化操作。