首先是要导入torch和torchsivion
from torch import nn
from torch.nn import Sequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear
正常情况下使用要自己创建一个类，也就是神经网络
class ZY(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(ZY,self).__init__()
self.model1=Sequential( #Sequential里面的列表就是神经网络里的操作，逐步执行
Conv2d(3,32,5,padding=2),#卷积操作，输入通道数为3，输出通道数为32，卷积核长宽为5，padding等于2，下面同理
MaxPool2d(2),#池化操作，池化的那个东西，长宽为2，下面同理
Conv2d(32,32,5,padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(32,64,5,padding=2),
MaxPool2d(2),
Flatten(),把正方形的featuremap拉成一个一维向量
Linear(1024,64),#全连接层，1024->64
Linear(64,10)
)
def forword(self,x):
x=self.model1(x)
return x