补充以下代码class Cnn(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_class): # 28x28x1 super(Cnn, self).__init__() # 实验二：自选模型结构的搭建，注意ReLu函数模块 self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_dim, 16, 5, stride=1, padding = 2), nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(16, 32, 5, stride=1, padding=2), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2,2) ) # 实验二：全连接层模块的搭建 self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(32 * 7 * 7, 100), nn.ReLU(), nn.Linear(100, n_class) ) def forward(self, x): out = self.conv(x) out = out.view(out.size(0), 400) # 400 = 5 * 5 * 16, out = self.fc(out) return out

这段代码定义了一个名为Cnn的类，该类继承自nn.Module。该类的构造函数__init__接受两个参数：in_dim和n_class，分别表示输入数据的特征维度和分类数目。在构造函数中，首先调用父类的构造函数来初始化Cnn类的成员变量，然后定义了一个卷积神经网络模型和一个全连接神经网络模型。

卷积神经网络模型conv包含两个卷积层和两个最大池化层，其中第一个卷积层使用了16个卷积核，卷积核大小为5x5，步长为1，padding为2；第二个卷积层使用了32个卷积核，卷积核大小为5x5，步长为1，padding为2。两个最大池化层的池化窗口大小都为2x2，步长也为2。

全连接神经网络模型fc包含两个线性层和一个ReLU激活函数层，其中第一个线性层的输入维度为32x7x7=1568，输出维度为100；第二个线性层的输入维度为100，输出维度为n_class，即分类数目。最后在forward函数中，将输入数据x经过卷积神经网络模型和全连接神经网络模型，得到最终的输出结果out。

相关问题

补充以下代码：class Cnn(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_class): # 28x28x1 super(Cnn, self).__init__() # 实验二：自选模型结构的搭建，注意ReLu函数模块 self.conv = nn.Sequential( ) # 实验二：全连接层模块的搭建 self.fc = nn.Sequential( ) def forward(self, x): out = self.conv(x) out = out.view(out.size(0), 400) # 400 = 5 * 5 * 16, out = self.fc(out) return out

这段代码定义了一个名为Cnn的类，该类继承自nn.Module。该类的构造函数__init__接受两个参数：in_dim和n_class，分别表示输入数据的特征维度和分类数目。在构造函数中，首先调用父类的构造函数来初始化Cnn类的成员变量，然后定义了一个卷积神经网络模型和一个全连接神经网络模型。

卷积神经网络模型conv和全连接神经网络模型fc都是空的，需要我们来补充具体的层次结构。

下面是一个卷积神经网络模型conv的例子，包含两个卷积层和两个最大池化层：

self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_dim, 16, 5, stride=1, padding=2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
            nn.Conv2d(16, 32, 5, stride=1, padding=2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2)
        )

下面是一个全连接神经网络模型fc的例子，包含两个线性层和一个ReLU激活函数层：

self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(32 * 7 * 7, 100),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(100, n_class)
        )

在forward函数中，将输入数据x经过卷积神经网络模型和全连接神经网络模型，得到最终的输出结果out。

class CNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, embed_drop: float): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def forward(self, x, *args): x = self.embedding(x) x = self.embed_dropout(x) x = x.transpose(1, 2) x = self.conv(x).transpose(1, 2).relu() x = self.linear(x) probs = torch.matmul(x, self.embedding.weight.t()) return probs

这是一个卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现。它包含以下组件：

1. `nn.Embedding`：嵌入层，用于将输入的词索引转换为词向量表示。

2. `nn.Conv1d`：一维卷积层，用于提取输入序列中的特征。

3. `nn.Dropout`：用于在训练时对嵌入层的输出进行随机失活，以减少过拟合。

4. `nn.Linear`：全连接层，用于将卷积层的输出转换为指定维度的向量。

在前向传播过程中，输入序列首先通过嵌入层进行转换，然后进行随机失活。接下来，通过转置操作将嵌入层的输出调整为卷积层的输入格式，然后通过卷积层提取特征。卷积层的输出再通过转置操作调整为线性层的输入格式，然后通过线性层将特征向量转换为指定维度的向量。最后，通过矩阵乘法将输出向量与嵌入层的权重进行乘法操作，得到每个词的概率分布。

这个CNN模型可以用于文本分类、情感分析等任务。在训练过程中，我们使用交叉熵损失函数对模型进行训练，采用随机梯度下降（SGD）或Adam优化器进行参数更新。