用pytorch帮我搭建一个CNN框架,加上代码注释

当然可以，以下是一个简单的CNN框架，我加上了注释：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()

        # 输入为1通道，输出为32通道的卷积层，卷积核大小为3，padding=1
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, padding=1)
        
        # 输入为32通道，输出为64通道的卷积层，卷积核大小为3，padding=1
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        
        # 输入为64通道，输出为128通道的卷积层，卷积核大小为3，padding=1
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
        
        # 最大池化层，池化核大小为2，步长为2
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        
        # 全连接层，输入为128*3*3，输出为512
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 3 * 3, 512)
        
        # 输出层，输入为512，输出为10
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        # 第一层卷积层，输入为x，输出为32通道
        x = F.relu(self.conv1(x))
        
        # 第二层卷积层，输入为32通道，输出为64通道
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        
        # 第三层卷积层，输入为64通道，输出为128通道
        x = self.pool(F.relu(self.conv3(x)))
        
        # 将数据展开成一维向量，-1代表自适应batch size
        x = x.view(-1, 128 * 3 * 3)
        
        # 第一个全连接层，输入为128*3*3，输出为512
        x = F.relu(self.fc1(x))
        
        # 输出层，输入为512，输出为10
        x = self.fc2(x)
        return x

这个CNN框架包含了三个卷积层、池化层、Flatten层和两个全连接层。你可以根据自己的需求和数据集的特点进行修改和调整。