class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

这是一个基本的卷积神经网络模型，由两个卷积层和两个全连接层组成。这个模型的输入是一个四维张量`(batch_size, input_channels, height, width)`，其中`batch_size`表示输入的样本数量，`input_channels`表示输入的通道数，`height`和`width`分别表示输入的高度和宽度。

在`__init__`方法中，我们定义了两个卷积层和两个全连接层，具体如下：

- `self.conv1`：输入通道数为1，输出通道数为10，卷积核大小为5x5。
- `self.conv2`：输入通道数为10，输出通道数为20，卷积核大小为5x5。
- `self.fc1`：输入大小为320，输出大小为50。
- `self.fc2`：输入大小为50，输出大小为10。

在`forward`方法中，我们定义了卷积和池化操作，以及全连接层的操作，具体如下：

- `x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv1(x), 2))`：使用`self.conv1`进行卷积操作，然后使用`nn.functional.max_pool2d`进行最大池化操作，最后使用ReLU激活函数。
- `x = nn.functional.relu(nn.functional.max_pool2d(self.conv2(x), 2))`：使用`self.conv2`进行卷积操作，然后使用`nn.functional.max_pool2d`进行最大池化操作，最后使用ReLU激活函数。
- `x = x.view(-1, 320)`：将卷积层的输出展平成一维张量，以便输入到全连接层。
- `x = nn.functional.relu(self.fc1(x))`：使用`self.fc1`进行全连接操作，然后使用ReLU激活函数。
- `x = self.fc2(x)`：使用`self.fc2`进行全连接操作。
- `return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)`：使用log_softmax函数进行最终的输出，并指定`dim`参数为1，表示对第一个维度（即每个样本的输出）进行softmax操作。