将下列代码改写成伪代码：class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x

定义类 AlexNet，继承 nn.Module 类：
定义 __init__ 方法，传入参数 self 和 num_classes=3：
调用父类 nn.Module 的 __init__ 方法：
定义属性 features，值为 nn.Sequential 实例，包含以下层：
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 3，输出通道数为 64，核大小为 11，步长为 4，填充为 2
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d，核大小为 3，步长为 2
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 64，输出通道数为 192，核大小为 5，填充为 2
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d，核大小为 3，步长为 2
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 192，输出通道数为 384，核大小为 3，填充为 1
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 384，输出通道数为 256，核大小为 3，填充为 1
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
卷积层 nn.Conv2d，输入通道数为 256，输出通道数为 256，核大小为 3，填充为 1
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
最大池化层 nn.MaxPool2d，核大小为 3，步长为 2
定义属性 avgpool，值为 nn.AdaptiveAvgPool2d 实例，输出大小为 (6, 6)
定义属性 classifier，值为 nn.Sequential 实例，包含以下层：
Dropout 层 nn.Dropout
全连接层 nn.Linear，输入大小为 256 * 6 * 6，输出大小为 4096
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
Dropout 层 nn.Dropout
全连接层 nn.Linear，输入大小为 4096，输出大小为 4096
激活函数层 nn.ReLU，inplace 参数为 True
全连接层 nn.Linear，输入大小为 4096，输出大小为 num_classes
定义 forward 方法，传入参数 self 和 x：
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.classifier(x)
返回 x