class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

这是一个典型的卷积神经网络模型定义，包括两个卷积层和两个全连接层。在__init__函数中，首先调用父类的构造函数进行初始化，然后定义了四个网络层：两个卷积层和两个全连接层。其中，第一个卷积层输入通道为1，输出通道为10，卷积核大小为5x5；第二个卷积层输入通道为10，输出通道为20，卷积核大小为5x5；第一个全连接层输入大小为320，输出大小为120；第二个全连接层输入大小为120，输出大小为84。

在forward函数中，首先对输入进行第一层卷积和ReLU激活，然后进行第一层池化，再进行第二层卷积和ReLU激活，再进行第二层池化。之后将输出展平成一维向量，输入到第一个全连接层中进行ReLU激活，最后输入到第二个全连接层中得到最终的输出，再通过log_softmax函数转换为概率分布。

需要注意的是，这个模型的输入数据应该是二维的图像数据，大小为28x28，通道数为1。在前向传播过程中，数据依次通过卷积层、ReLU激活、池化层、全连接层，最终输出一个大小为10的概率分布，对应10个类别的概率值。