class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__()

这是一个使用PyTorch实现的LeNet模型的定义，LeNet是一个经典的卷积神经网络模型，用于图像分类任务。

在这个代码中，LeNet继承自nn.Module，表示LeNet是一个PyTorch的模型，nn.Module是PyTorch中所有神经网络模型的基类。

__init__方法是LeNet的构造函数，用于初始化模型中的各个组件（如卷积层、池化层、全连接层等），并将它们组合在一起形成整个模型。在这个代码中，super(LeNet, self).__init__()调用了父类nn.Module的构造函数，初始化模型。

在__init__方法中，我们需要定义模型中的各个层，这些层可以通过nn.Module中提供的各种层来定义。例如，可以使用nn.Conv2d来定义卷积层，使用nn.MaxPool2d来定义池化层，使用nn.Linear来定义全连接层等。具体的实现可以参考LeNet的论文或者其他实现代码。

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class Tudui(nn.Module): def __init__(self): super(Tudui ,self).__init__()

class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()

在这段代码中，定义了一个名为Tudui的类，它继承自nn.Module类。在类的构造函数中，调用了父类nn.Module的构造函数来进行初始化操作。

class Encoder(nn.Module): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__()

这是一个 PyTorch 中的神经网络模块，称为Encoder。它继承了nn.Module类，并实现了它的构造函数__init__()。在构造函数中，调用了nn.Module类的构造函数super()来初始化父类的属性，然后可以定义层和参数等模型组件。由于只给出了构造函数的部分代码，无法确定Encoder的具体结构和功能。