如何调用 DQN 网络结构

可以按照以下步骤调用这个网络结构：

1. 实例化网络对象：

model = DQN(in_planes=3, outputs=10, stride=1, hidden_size=128)

这里假设输入的图像为3通道，输出为10个类别，stride为1，隐藏层的大小为128。

2. 将输入数据传入网络对象：

input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 假设输入数据为224x224的RGB图像
output = model(input_data)

这里假设输入数据为224x224的RGB图像，使用随机数据进行模拟。模型输出的结果即为输入数据在该模型下的预测结果。

注意，如果需要在GPU上运行模型，则可以将模型和输入数据都移动到GPU上，例如：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = model.to(device)
input_data = input_data.to(device)
output = model(input_data)