Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\Pattern Recognition\p359.py", line 64, in <module> outputs = model(images) File "C:\Users\kongchan\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "C:\Users\kongchan\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 363, in _forward_unimplemented raise NotImplementedError(f"Module [{type(self).__name__}] is missing the required \"forward\" function") NotImplementedError: Module [ConvNet] is missing the required "forward" function

根据您提供的错误信息来看，您使用的是 PyTorch 框架进行深度学习的编程，而该错误信息提示您的 `ConvNet` 模型中缺少了 `forward` 函数。

在 PyTorch 中，每个自定义的模型都必须具有 `forward` 函数，该函数定义了模型的前向传播操作。在该函数中，您需要定义模型的输入和输出，并且可以使用 PyTorch 提供的各种层和函数来构建模型的计算图。

请确保您的 `ConvNet` 类中定义了 `forward` 函数，例如：

import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 4 * 4, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 4 * 4)
        x = self.fc1(x)
        return x

这里我们定义了一个简单的卷积神经网络模型，并实现了 `forward` 函数。在该函数中，我们首先对输入进行卷积和激活操作，然后进行池化操作，最后将输出展平为一维张量，并通过全连接层得到最终的输出。

希望这能够帮助您解决问题！