根据提示，在右侧编辑器补充代码，构建神经网络模型，返回模型针对输入张量的输出。 模型结构如下： (0): Conv2d(3, 5, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2)) (1): ReLU() (2): Conv2d(5,10, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), padding=(0, 0)) (3): ReLU()

好的，根据您的要求，我会为您构建一个类似上述模型的卷积神经网络模型，代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 5, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2), padding=(2, 2))
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(5, 10, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), padding=(0, 0))
        self.relu2 = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        return x

这是一个简单的两层卷积神经网络模型，包含两个卷积层和两个ReLU激活函数。其中第一个卷积层的输入通道数为3，输出通道数为5，卷积核大小为5x5，步长为2，padding为2；第二个卷积层的输入通道数为5，输出通道数为10，卷积核大小为1x1，步长为1，padding为0。在前向传播过程中，我们先进行第一个卷积操作，然后通过ReLU激活函数进行非线性变换，再进行第二个卷积操作，最后再通过ReLU激活函数输出模型的预测结果。