tensorlayer中的model。model

TensorLayer 是一个深度学习框架，提供了 `Model` 类用于定义神经网络模型。`Model` 类是 TensorLayer 框架中的核心类之一，它封装了神经网络的构建、训练和评估过程。

在 TensorLayer 中，通过继承 `Model` 类来定义自己的神经网络模型。通常需要实现 `__init__` 方法来定义模型的结构，以及 `forward` 方法来完成前向传播。例如：

import tensorlayer as tl

class MyModel(tl.models.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = tl.layers.Conv2d(64, (3, 3), (1, 1), padding='SAME', act=tl.ReLU, name='conv1')
        self.conv2 = tl.layers.Conv2d(128, (3, 3), (1, 1), padding='SAME', act=tl.ReLU, name='conv2')
        self.flatten = tl.layers.Flatten(name='flatten')
        self.dense = tl.layers.Dense(n_units=10, act=tl.ReLU, name='dense')

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.dense(x)
        return x

这里定义了一个名为 `MyModel` 的模型，它包含两个卷积层、一个扁平层和一个全连接层。在 `__init__` 方法中，创建了这些层，并将它们保存在模型的属性中。在 `forward` 方法中，完成了这些层的前向传播过程，返回最终的输出结果。