给这个代码补充一个全连接层吧

好的，以下是一个简单的全连接层代码示例：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        # 假设输入的特征维度为 input_size
        input_size = 768
        
        # 假设输出的特征维度为 output_size
        output_size = 10
        
        # 添加一个全连接层
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
        
        # 初始化全连接层的权重和偏置
        nn.init.xavier_normal_(self.fc.weight)
        nn.init.constant_(self.fc.bias, 0.0)
        
    def forward(self, x):
        # 假设输入 x 的形状为 [batch_size, input_size]
        # 经过全连接层后，输出的形状为 [batch_size, output_size]
        x = self.fc(x)
        return x

这个全连接层是用 PyTorch 实现的，其中 `nn.Linear(input_size, output_size)` 表示定义一个输入特征维度为 `input_size`，输出特征维度为 `output_size` 的全连接层。在 `__init__` 函数中，我们将这个全连接层添加到模型中，并使用 `nn.init` 初始化其权重和偏置。在 `forward` 函数中，我们将输入 `x` 经过全连接层并返回输出。