class DiscriminatornnModule Fully connected classical discriminator def __init__self super__init__ selfmodel = nnSequential nnLinearimage_size image_size 64

Discriminator是一个经典的全连接判别器模型，用于实现对输入数据的判别。

在初始化函数__init__中，首先调用nn.Module的构造函数，然后定义了一个包含多个线性层的Sequential模型。该模型包括三个线性层，分别是输入层到隐藏层的线性层、隐藏层到隐藏层的线性层和隐藏层到输出层的线性层。每个线性层后面跟着一个ReLU激活函数，用于引入非线性性质。最后一个线性层后面有一个Sigmoid激活函数，用于将输出值映射到[0, 1]的范围，表示对输入数据的概率判别。

在前向传播函数forward中，输入数据x通过模型进行前向计算，最终输出判别结果。具体地，输入数据经过每个线性层和激活函数的处理后，得到最终的判别结果。