размер выходного тензора не соответствует ожидаемому выходному размеру

Question

Я пытаюсь построить модель для классификации собак и кошек.Хотя конечный линейный слой имеет 2 функции в качестве выходных данных, я получаю torch.Size ([1, 3, 100, 100]) в качестве выходных данных после тренировки.

class Net(nn.Module):
def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    self.conv1 = nn.Conv2d(3, 50, 5)
    self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)

    self.conv2 = nn.Conv2d(50, 100, 7)
    self.pool2 = nn.MaxPool2d(2,2)

    self.fc1 = nn.Linear(44100, 120)
    self.fc2 = nn.Linear(120, 100)
    self.fc3 = nn.Linear(100, 2)

def forward(self, x):
    x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
    x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
    x = x.view(-1, 44100)
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = F.relu(self.fc2(x))
    x = self.fc3(x)
    return x

ожидаемый результат: тензор ([1,0])

фактический результат:

tensor([[[[-0.2171, -1.0219, -0.3369,  ...,  0.7248,  0.6563,  0.2111],
          [-0.1999, -1.0048, -0.2684,  ...,  0.6392,  0.4166,  0.2624],
          [-0.9363, -1.3644, -0.6623,  ...,  0.4166,  0.1597, -0.0629],
          ...,
          [ 0.0912,  0.5707,  0.8104,  ...,  0.5364,  0.4679,  0.4508],
          [-0.6965,  0.2967,  0.6734,  ...,  0.5022,  0.4166,  0.4337],
          [-1.3473, -0.1657,  0.4851,  ...,  0.3652,  0.3652, 0.3994]],......