def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) self.relu1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32) self.relu2 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.fc1 = nn.Linear(32 * 8 * 8, 128) self.relu3 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(128, 2)讲解一下这段代码

这段代码是一个卷积神经网络(CNN)的初始化函数，它定义了神经网络的结构。首先定义了一个卷积层(conv1)，输入通道数为3，输出通道数为16，卷积核大小为3x3，步长为1，填充为1。接着定义了一个批归一化层(bn1)，用于加速训练过程。然后是一个ReLU激活函数(relu1)，用于增加网络的非线性性。紧接着是一个最大池化层(pool1)，用于降低特征图的大小。接下来的代码与前面类似，定义了第二个卷积层(conv2)，批归一化层(bn2)，ReLU激活函数(relu2)和最大池化层(pool2)。最后定义了两个全连接层(fc1和fc2)，其中fc1的输入大小为32x8x8，输出大小为128，fc2的输入大小为128，输出大小为2。这段代码的作用是定义了一个用于图像分类的CNN模型。