'ConvNeXt'最后一层怎么用代码表示

`ConvNeXt`是一种基于Transformer架构改进的卷积神经网络模型，它通过分块（patchification）、线性增强、深度可展开卷积等设计来提升性能。在`ConvNeXt`中，最后一层通常是用于分类任务的全连接层或全局平均池化层。

对于分类任务，假设我们使用PyTorch为例，如果你已经有了经过前几层处理后的特征映射`x`，最后的分类层可以这样表示：

import torch.nn as nn

# 定义一个包含全局平均池化和线性分类头的层
class ConvNeXtClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(ConvNeXtClassifier, self).__init__()
        # 全局平均池化
        self.global_avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        
        # 线性层（假设输入通道数为C）
        self.classifier = nn.Linear(in_features=C, out_features=num_classes)

    def forward(self, x):
        # 将特征图展平成一维向量
        x = self.global_avg_pool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)  # [B, C] (B - batch size, C - channels)
        # 进行分类预测
        return self.classifier(x)

这里`C`通常会在训练过程中从模型结构获取，或者根据预训练权重来确定。