class DenseConv2d(torch.nn.Module):

import torch

class DenseConv2d(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DenseConv2d, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.relu1 = torch.nn.ReLU()
        self.maxpool1 = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.relu2 = torch.nn.ReLU()
        self.maxpool2 = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.maxpool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.maxpool2(x)
        return x

# 创建一个DenseConv2d的实例
model = DenseConv2d()

# 打印模型结构
print(model)

上述代码演示了如何定义一个名为DenseConv2d的类，继承自torch.nn.Module，并实现了一个前向传播函数forward。在构造函数__init__中，我们定义了两个卷积层、两个ReLU激活函数和两个最大池化层。在前向传播函数中，我们按照定义的顺序依次调用这些层，将输入数据x传递给它们，并返回最终的输出。

这个类的作用是实现一个密集连接的卷积神经网络模型，其中包含两个卷积层和两个最大池化层。你可以根据自己的需求修改卷积层和池化层的参数，以及添加其他层来构建更复杂的模型。