class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU() self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x

这段代码定义了一个卷积神经网络(ConvNet)的模型，包含了一个卷积层、ReLU激活函数、池化层和两个全连接层。模型的输入是一个4维张量，即(batch_size, channels, height, width)，其中batch_size表示输入数据的数量，channels表示输入数据的通道数，height和width表示输入数据的高度和宽度。模型的输出是一个10维张量，表示输入数据属于10个类别中的哪一个。

具体来说，模型的构建如下：

- 卷积层：输入通道数为1，输出通道数为32，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1。
- ReLU激活函数：对卷积层输出的每个元素进行ReLU激活。
- 池化层：使用2x2的池化核进行池化，步长为2。
- 展开层：将池化层的输出展开成一维向量。
- 全连接层：输入大小为32 * 14 * 14，输出大小为128。
- ReLU激活函数：对全连接层的输出进行ReLU激活。
- 全连接层：输入大小为128，输出大小为10，表示属于哪一个类别。

前向计算过程中，输入数据先经过卷积层、ReLU激活函数和池化层，然后展开成一维向量，再经过两个全连接层输出预测结果。