class MyNeuralNet(nn.Module):

`class MyNeuralNet(nn.Module):` 是 PyTorch 中定义的一个自定义神经网络类，它基于 `nn.Module` 类。`nn.Module` 是 PyTorch 提供的基础模块，所有的深度学习模型都是通过继承这个类来构建的。当你继承 `nn.Module` 并重写其中的一些方法（如 `__init__()` 和 `forward()`），你可以创建一个拥有自定义结构的神经网络，它包含了层、激活函数、损失函数等组成部分。

`__init__()` 方法是你创建模块时被自动调用的构造函数，这里通常会定义模型的结构，如添加哪些卷积层、池化层、全连接层等等，并初始化它们的参数（如权重和偏置）。例如：

class MyNeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNeuralNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 100)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)  # Flatten the feature map
        x = F.relu(self.fc1(x))
        return x

在这个例子中，`MyNeuralNet` 包含了一个卷积层 (`conv1`)、一个最大池化层 (`pool`) 和一个全连接层 (`fc1`)。`forward()` 方法描述了输入数据在网络中的流动路径。