实现一个块，它以两个块为参数，例如net1和net2，并返回前向传播函数中两个网络的串联输出

好的，我可以给您提供一个简单的实现。您可以使用 PyTorch 中的 `nn.Module` 类来定义您的块，并使用 `torch.cat` 函数串联两个网络的输出。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ConcatBlock(nn.Module):
    def __init__(self, net1, net2):
        super(ConcatBlock, self).__init__()
        self.net1 = net1
        self.net2 = net2
    
    def forward(self, x):
        out1 = self.net1(x)
        out2 = self.net2(x)
        out = torch.cat([out1, out2], dim=1)
        return out

在这个代码中，`ConcatBlock` 类接受两个网络 `net1` 和 `net2` 作为输入，并将它们存储在类的属性中。在 `forward` 方法中，输入 `x` 被传递给两个网络，并且它们的输出通过 `torch.cat` 函数进行串联。最后，串联的输出被返回。您可以使用以下代码来测试它：

net1 = nn.Linear(10, 5)
net2 = nn.Linear(10, 3)
concat_block = ConcatBlock(net1, net2)

x = torch.randn(2, 10)
out = concat_block(x)
print(out.shape)  # 输出 (2, 8)

在这个例子中，我们定义了两个简单的网络 `net1` 和 `net2`，它们分别接受长度为 10 的输入并产生长度为 5 和 3 的输出。我们然后创建了一个 `ConcatBlock` 实例，并将 `net1` 和 `net2` 作为参数传递。最后，我们使用随机生成的输入 `x` 测试了这个块的前向传播函数，并输出了它的形状。注意到输出的第二个维度是 8，这是因为 `net1` 和 `net2` 的输出被串联在一起了。