def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.layer1(out) out = self.layer2(out) out = self.layer3(out) out = self.layer4(out) out = F.avg_pool2d(out, 4) out = out.view(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out

这段代码是一个 PyTorch 模型的前向传播函数，该模型包含几个卷积层和池化层（通过 self.conv1 和 F.avg_pool2d 实现），以及几个残差块（通过 self.layer1 到 self.layer4 实现），最后是一个全连接层（通过 self.fc 实现）。输入 x 是模型的输入数据，经过一系列的卷积、池化和残差块操作后，最后通过全连接层输出模型的预测结果。