net=Net(dim_in=1,dim_out=10,class_number=1)

这行代码是创建一个名为 "net" 的神经网络模型，其中包含了一个输入维度为 1、输出维度为 10 的线性层，并且设置类别数量为 1。

根据提供的代码，可以推测 `Net` 是一个自定义的神经网络类，它可能如下所示：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, dim_in, dim_out, class_number):
        super(Net, self).__init__()
        self.layer = nn.Linear(dim_in, dim_out)
        self.classifier = nn.Linear(dim_out, class_number)
    
    def forward(self, x):
        x = self.layer(x)
        x = self.classifier(x)
        return x

在这个自定义的神经网络类中，我们首先定义了两个线性层：`self.layer` 和 `self.classifier`。`self.layer` 的输入维度是 `dim_in`，输出维度是 `dim_out`，它用于对输入进行一次线性变换。`self.classifier` 的输入维度是 `dim_out`，输出维度是 `class_number`，它用于将特征映射到类别空间。

在 forward 方法中，我们对输入数据 x 进行前向传播。首先将 x 通过 `self.layer` 进行线性变换，然后再通过 `self.classifier` 进行线性变换，并将结果返回。这样就完成了整个神经网络的前向计算过程。

请注意，以上只是一个推测的自定义神经网络类的代码示例，实际情况可能有所不同。