嗨，我是小壮！
咱们今儿来聊聊关于模型定义与搭建。很适合初学者！
在使用PyTorch进行深度学习时，首先需要了解的是如何定义和搭建模型。这块内容非常重要。
在PyTorch中，模型的定义通常通过创建一个继承自torch.nn.Module的类来完成。
下面是一个简单的例子，说明如何定义一个包含一个全连接层的简单神经网络：
import torch
import torch.nn as nn
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
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