头歌任务描述 本关任务：使用pytorch框架编写GoogLeNet网络Inception模块代码实现正确的输出。

头歌任务描述涉及在PyTorch框架下实现GoogleNet网络的一个重要部分——Inception模块。Inception模块是GoogLeNet（也称为Inception-v1）的关键组件，它通过并行处理不同尺寸的特征图来增加模型的复杂性和表达能力。

以下是简化的Inception模块实现步骤：

import torch
import torch.nn as nn

class InceptionModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(InceptionModule, self).__init__()
        
        # 这里包含四个分支，分别是1x1卷积、5x5卷积（S1）、3x3 SPP（空间金字塔池化）和1x1的最大池化+全连接
        self.branch_1x1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels[0], kernel_size=1)
        self.branch_5x5 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels[1], kernel_size=5, padding=2),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        )
        self.branch_3x3_spp = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels[2], kernel_size=3, padding=1),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=[3, 5, 7], stride=1, padding=1, dilation=[1, 2, 4])
        )
        self.branch_pool_proj = nn.Sequential(
            nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels[3], kernel_size=1)
        )

    def forward(self, x):
        branch_1x1 = self.branch_1x1(x)
        branch_5x5 = self.branch_5x5(x)
        branch_3x3_spp = self.branch_3x3_spp(x)
        branch_pool_proj = self.branch_pool_proj(x)

        # 将所有分支的结果拼接在一起
        output = torch.cat((branch_1x1, branch_5x5, branch_3x3_spp, branch_pool_proj), dim=1)
        return output

# 实例化Inception模块，并将其添加到你的GoogLeNet架构中
inception_block = InceptionModule(in_channels, [out_channels_1, out_channels_2, out_channels_3, out_channels_4])

记得将`in_channels`和`out_channels`替换为你网络的实际输入通道数和期望输出通道数。