分析一下import torch from torch import nn net=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,9,kernel_size=9),nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Conv2d(9,27,kernel_size=9,stride=1),nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Conv2d(27,54,kernel_size=9),nn.Flatten(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), nn.Linear(54*2*2,216),nn.Sigmoid(), nn.Linear(216,54),nn.Sigmoid(),nn.Linear(54,4))

这段代码是使用PyTorch定义了一个卷积神经网络模型。具体来说，这个模型有三个卷积层和三个全连接层。该网络接受3通道图像作为输入，第一个卷积层使用9个9x9大小的卷积核，输出通道数为9，使用sigmoid作为激活函数。接下来使用一个2x2的平均池化层进行下采样，第二个卷积层同样使用9个9x9大小的卷积核，输出通道数为27，同样使用sigmoid作为激活函数。然后再次使用一个2x2的平均池化层进行下采样，第三个卷积层使用54个9x9大小的卷积核，不使用激活函数，然后使用flatten层将输出的张量展平，接下来使用两个全连接层，第一个全连接层的输入维度为54x2x2，输出维度为216，使用sigmoid作为激活函数，第二个全连接层的输入维度为216，输出维度为54，同样使用sigmoid作为激活函数，最后一个全连接层的输出维度为4，即模型的输出维度为4。