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self.fc=nn.Linear（24*2*2，2）
defforward（self，x）:
batchsize=x.size（0）
out=selfonv1（x）
out=self.max_pooling1（out）
out=selfonv2_1（out）
out=selfonv2_2（out）
out=self.max_pooling2（out）
out=out.view（batchsize，-1）
out=self.fc（out）
out=F.log_softmax（out，dim=1）
returnout
classTrainingDataSet（Dataset）:
def__init__（self）:
super（TrainingDataSet，self）.__init__（）
self.data_dict_X=X_train
self.data_dict_y=y_train
def__getitem__（self，index）:
t=self.data_dict_X[index，0:36]
t=torch.tensor（t）.view（6，6）
returnt，self.data_dict_y[index]
def__len__（self）:
returnlen（self.data_dict_y）
classTestDataSet（Dataset）:
def__init__（self）:
super（TestDataSet，self）.__init__（）
self.data_dict_X=X_validate
self.data_dict_y=y_validate
def__getitem__（self，index）:
t=self.data_dict_X[index，0:36]
t=torch.tensor（t）.view（6，6）
returnt，self.data_dict_y[index]
def__len__（self）:
returnlen（self.data_dict_y）
defcnn_classification（）:
batch_size=256
trainDataLoader=DataLoader（TrainingDataSet（），batch_size=batch_size，shuffle=False）
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