请解释下面的代码并详细说明网络结构和每一层的作用：class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__i...

这段代码定义了一个名为CNN的卷积神经网络模型，它是PyTorch框架中nn.Module类的子类。

网络结构：
- 第一层是一个卷积层，包括输入通道为1（灰度图像），输出通道为16，使用3x3的卷积核，padding为1，stride为1，不改变图像大小。
- 第二层是一个ReLU激活层，激活函数将所有负数变为0。
- 第三层是一个最大池化层，使用2x2的池化核，stride为2，将图像大小减半。
- 第四层和第五层类似，也是卷积层、ReLU激活层和最大池化层，但输出通道数分别为32和64，池化核大小和stride不变。
- 第六层是一个全连接层，输入为64个8x8的特征图，输出为128个神经元。
- 第七层是一个ReLU激活层。
- 第八层是一个Dropout层，以0.5的概率随机将输入置为0，防止过拟合。
- 第九层是一个全连接层，输入为128个神经元，输出为10个神经元，对应分类任务的10个类别。

每一层的作用：
- 卷积层：提取输入图像的特征，通过卷积核的滑动扫描，将每个位置的像素值与周围像素值进行加权求和，生成新的像素值，从而得到输出特征图。
- ReLU激活层：将所有负数变为0，增加网络的非线性性。
- 最大池化层：对输入特征图进行下采样，减小特征图大小，提取最显著的特征。
- 全连接层：将特征图中的像素展开为一维向量，进行矩阵乘法和偏置加法，输出新的一维向量。
- Dropout层：随机将一些神经元输出置为0，减少过拟合。
- Softmax层：将神经网络输出转化为概率分布，使得输出总和为1，便于进行分类。