def __init__(self): super(FCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(128 * 8 * 8, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, 2)讲一下这段代码

这段代码是一个基于 PyTorch 框架的卷积神经网络模型的初始化函数。该模型包含了三个卷积层和三个全连接层。其中，卷积层使用了不同的卷积核大小和步长，以及池化层进行特征提取和降维。全连接层则用于将卷积层提取的特征进行分类。具体来说，该模型输入为一个 3 通道的图像，输出为二分类结果。