FC = nn.Sequential( nn.Flatten(), nn.Linear(784, 800), nn.Linear(800, 200), nn.Linear(200, 10) )

这段代码定义了一个包含三个线性层的神经网络模型。具体来说，这个模型包含了以下几个组件：

1. `nn.Flatten()`：这个组件用来将输入的二维图像数据展平成一维的形式，以便于输入到后续的线性层中。

2. `nn.Linear(784, 800)`：这个组件定义了一个输入维度为 784，输出维度为 800 的线性层。

3. `nn.Linear(800, 200)`：这个组件定义了一个输入维度为 800，输出维度为 200 的线性层。

4. `nn.Linear(200, 10)`：这个组件定义了一个输入维度为 200，输出维度为 10 的线性层。

这个模型的前向传播过程可以表示为：将输入数据先通过 `nn.Flatten()` 展平成一维的形式，然后经过三个线性层的计算，最终得到一个长度为 10 的输出向量，表示对于每个类别的预测概率。

相关问题

self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(64 * 4 * 4, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10) )

这段代码定义了一个包含两个线性层和一个ReLU激活函数的神经网络模型。输入数据的形状是(批量大小, 64, 4, 4)，经过Flatten操作后变成(批量大小, 64 * 4 * 4)，然后通过一个512个隐藏神经元的全连接层，再经过一个ReLU激活函数，最后输出10个类别的概率分布。这个模型可以用于图像分类任务，其中输入数据是一个4通道、4*4像素的图像。

class CNN(nn.Module): def __init__(self): # Inherit the parent class to the child class super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1), # (i-f+2p)/s + 1 =(32-3+2)/1 + 1=32 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # (M-P)/s+1=(32-2)/2+1=16 nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU()) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=32 * 8 * 8, out_features=64), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=64, out_features=10)) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = x.view(x.size(0), -1) # flatten the outputs of our self.conv x = self.fc(x) return x

这段代码是一个卷积神经网络（CNN）的模型定义。它包含了一个卷积层和一个全连接层，其中卷积层包含了两个卷积-池化层（Convolutional and MaxPooling layers），用于提取输入图像的特征，全连接层则用于将这些特征映射到输出类别。在 forward 函数中，输入的张量 x 经过卷积层后被展开成一个一维向量，然后通过全连接层得到最终的输出。