写一段双通道网络的pytorch代码

以下是一个简单的双通道网络的PyTorch代码示例，用于对MNIST手写数字数据集进行分类，其中一个通道处理图像数据，另一个通道处理它们的灰度值:

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DoubleChannelNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DoubleChannelNet, self).__init__()
        # 图像通道
        self.conv1_img = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)
        self.conv2_img = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)
        self.fc1_img = nn.Linear(64*5*5, 128)
        # 灰度值通道
        self.conv1_gray = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3)
        self.conv2_gray = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3)
        self.fc1_gray = nn.Linear(32*5*5, 128)
        # 最终的全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x_img, x_gray):
        # 图像通道
        x_img = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1_img(x_img), 2))
        x_img = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_img(x_img), 2))
        x_img = x_img.view(-1, 64*5*5)
        x_img = F.relu(self.fc1_img(x_img))
        # 灰度值通道
        x_gray = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1_gray(x_gray), 2))
        x_gray = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2_gray(x_gray), 2))
        x_gray = x_gray.view(-1, 32*5*5)
        x_gray = F.relu(self.fc1_gray(x_gray))
        # 拼接两个通道的输出
        x = torch.cat((x_img, x_gray), dim=1)
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

在这个例子中，我们定义了两个通道的网络，一个处理图像数据，另一个处理相应图像的灰度值。在网络的前向传递过程中，我们通过ReLU激活函数对每个通道的卷积层进行处理，并使用最大池化层进行下采样。最后，我们将每个通道的输出连接在一起，并通过一个全连接层进行分类。