class CNN(nn.Module): 什么意思

这是定义一个名为CNN的类，继承自PyTorch中的nn.Module类。这个类的作用是定义一个卷积神经网络模型，用于图像识别等任务。在这个类中，可以定义该模型的结构、前向传播过程、反向传播过程等函数。继承自nn.Module类后，该类可以使用nn.Module中封装好的一些方法和属性，方便了模型的搭建和训练。

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class cnn(nn.module):

class cnn(nn.Module):
这是一个定义了一个卷积神经网络的类，继承自PyTorch中的nn.Module类。在这个类中，可以定义卷积层、池化层、全连接层等神经网络的组件，并且可以通过重写forward方法来定义前向传播的过程。这个类可以用来构建卷积神经网络模型，并且可以通过调用模型的方法来进行训练和预测。

class CNN(torch.nn.Module):

这是一个基于PyTorch的卷积神经网络模型的定义代码，其中包含了一个继承自torch.nn.Module的CNN类。该类可用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务中。在该类中可以定义卷积层、池化层、全连接层等操作，以及激活函数、归一化层等模块，从而构建深度神经网络。具体实现细节需要根据具体任务和数据集进行调整和优化。