博信信息网在PyTorch中创建一个神经网络模型主要涉及定义一个继承自nn.Module的类，并实现__init__和forward方法。 以下是一个简单的示例，展示如何创建一个包含一个全连接层的神经网络模型
在PyTorch中创建一个神经网络模型主要涉及定义一个继承自nn.Module的类，并实现__init__和forward方法。
以下是一个简单的示例，展示如何创建一个包含一个全连接层的神经网络模型：
importtorch
importtorch.nnasnn
classSimpleNet(nn.Module):
def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):
super(SimpleNet,self).__init__()
self.fc1=nn.Linear(input_size,hidden_size)
self.fc2=nn.Linear(hidden_size,output_size)
defforward(self,x):
x=torch.relu(self.fc1(x))
x=self.fc2(x)
returnx
#创建一个SimpleNet实例
model=SimpleNet(input_size=10,hidden_size=20,output_size=1)
在上面的示例中，我们首先定义了一个继承自nn.Module的类SimpleNet，并在__init__方法中定义了两个全连接层。在forward方法中，定义了模型的前向传播过程。最后，我们创建了一个SimpleNet的实例作为我们的神经网络模型。
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