写一段卷积神经网络代码

当然，我可以为您提供一些卷积神经网络的代码段：

import torch
import torch.nn as nn

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

        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)

        self.fc1 = nn.Linear(7 * 7 * 32, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.maxpool1(x)

        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.maxpool2(x)

        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)

        return x

这是一个简单的 ConvNet 类，用于 MNIST 数据集分类。 它包含两个卷积层和两个全连接层。 请注意，我们使用 PyTorch 模型 API 来定义模型并实现前向方法。

请问还有其他问题吗？