所以改怎么改nn.Linear(256*5*5, 4096),

如果你发现 `nn.Linear(256*5*5, 4096)` 导致的问题是因为输入张量的维度不是一维的，即不是 `(256 * 5 * 5)` 的向量，而是 `(256, 5, 5)` 或者更低维度的，那么你需要先对这部分的输出进行正确的展平操作。

在PyTorch中，展平通常是通过 `.view()` 或 `.flatten()` 方法完成的。假设你的网络在某个点的输出是 `(B, C, H, W)` 形式的四维张量，其中 `B` 是批量大小，`C` 是通道数，`H` 和 `W` 是高度和宽度，你需要将其展平为一维向量，你可以这样做：

output = ...  # 假设这是你的网络最后一层的输出
output = output.view(output.size(0), -1)  # 使用 view() 方法展平除批量外的所有维度

或者

output = ...  # 假设这是你的网络最后一层的输出
output = output.flatten(start_dim=1)  # 使用 flatten() 方法，start_dim=1 表示从第二个维度开始展平

然后你就可以传入展平后的 `output` 到 `nn.Linear` 层了：

fc = nn.Sequential(
    nn.Flatten(),  # 或者 nn.Linear(256*5*5, -1) (视情况而定)
    nn.Linear(-1, 4096),  # 将展平后的向量输入给第一个线性层
    ...
)

记住要调整 `-1` 代表自动计算输出维度，因为它依赖于前面展平的大小。在应用 `.view()` 或 `.flatten()` 后，你应该能得到正确的输出维度。