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告密者的下场（第2页）

out=self.conv2_1（out）

out=self.conv2_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）

testDataLoader=DataLoader（TestDataSet（），batch_size=batch_size，shuffle=False）

epoch_num=200

#lr=0.001

lr=0.001

net=VGGBaseSimpleS2（）.to（device）

print（net）

#loss

loss_func=nn.CrossEntropyLoss（）

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