构建一个pytorch结构，一个输入先经过一个卷积层再经过一个liner层最后输出

好的，以下是一个简单的 PyTorch 模型，包含一个卷积层和一个线性层：

import torch.nn as nn

class ConvLinearModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvLinearModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.linear = nn.Linear(in_features=16*32*32, out_features=10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = x.view(-1, 16*32*32)
        x = self.linear(x)
        return x

这个模型接受一个大小为 `[batch_size, 3, 32, 32]` 的输入，其中 `batch_size` 表示输入的数量，`3` 表示输入的通道数，`32` 表示输入的高和宽。模型首先经过一个卷积层，输出大小为 `[batch_size, 16, 32, 32]`，然后经过 ReLU 激活函数，最后经过一个线性层，输出大小为 `[batch_size, 10]`。