class threelayernet(nn.module): def __init__(self,input_size): super(threela

yernet, self).__init__() # 初始化父类，继承父类的属性和方法
self.input_size = input_size # 定义输入的维度
self.fc1 = nn.Linear(input_size, 50) # 定义第一层全连接层，输入为input_size，输出为50
self.fc2 = nn.Linear(50, 10) # 定义第二层全连接层，输入为50，输出为10
self.fc3 = nn.Linear(10, 2) # 定义第三层全连接层，输入为10，输出为2

这段代码是一个类的初始化方法，继承了nn.module父类。初始化方法中，首先定义了输入的维度input_size，然后定义了三个全连接层fc1、fc2和fc3，它们分别有不同的输入和输出维度。全连接层是深度学习中常用的层之一，通过矩阵乘法和非线性变换，将输入数据映射为输出数据。这个类定义了一个三层的神经网络，可以用于分类等任务。下面是一个简单的应用例子：

net = threelayernet(784) # 定义输入维度为784的三层神经网络
input_data = torch.randn(1, 784) # 生成一个随机的输入数据，大小为[1, 784]
output = net(input_data) # 输入数据经过神经网络处理，得到输出
print(output.shape) # 输出的形状为[1, 2]