model = DNN(1,1,100,2) model.cuda() args.model=model 详细解释一下

这段代码主要是定义了一个深度神经网络（DNN）模型，并将其放到了GPU上运行。具体来说，这个DNN模型有1个输入层，1个输出层，100个隐藏层神经元，并且使用了2个类别的输出。其中，输入层和输出层的神经元数量是根据具体问题而定的，100个隐藏层神经元是根据经验和实验结果确定的。这个模型被放到了GPU上进行计算，这样可以提高计算速度，特别是对于大规模的数据集和复杂的模型，GPU的计算能力更为突出。最后，将这个模型赋值给args.model，以便在后续的代码中使用。