写一个将列表长度为3作为输入的branchynet代码

以下是一个示例的BranchyNet代码，它接受长度为3的列表作为输入，并在每个分支的末尾输出单个数字：

import torch
import torch.nn as nn
from branchynet import BranchyNet


class MyBranchyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyBranchyNet, self).__init__()

        # Define three branches
        self.branch1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(3, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 1)
        )

        self.branch2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(3, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 1)
        )

        self.branch3 = nn.Sequential(
            nn.Linear(3, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 1)
        )

        # Define the classifier
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(3, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 2),
            nn.LogSoftmax(dim=1)
        )

        # Define the BranchyNet
        self.branchyNet = BranchyNet(self.classifier, [self.branch1, self.branch2, self.branch3])

    def forward(self, x):
        # Pass the input through the BranchyNet
        out = self.branchyNet(x)

        # Return the output
        return out


# Example usage
net = MyBranchyNet()
input = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
output = net(input.unsqueeze(0))
print(output)

在这个示例中，我们在`MyBranchyNet`中定义了三个分支，每个分支都包含两个全连接层和一个ReLU激活函数。然后，我们定义一个分类器，它将输入传递到三个分支中，并在每个分支的末尾输出单个数字。最后，我们使用`BranchyNet`类将分类器和分支列表组合在一起。

在`forward`方法中，我们将输入传递给`BranchyNet`，并返回输出。请注意，我们在输入张量上使用了`unsqueeze`方法，以将其从形状为`(3,)`的一维向量转换为形状为`(1, 3)`的二维张量，以便与神经网络模块兼容。