在深度学习中是有python，模组的使用。定义一个输入层，维度为20；两个全连接层；一个输出层，维度为2。

在深度学习中，特别是在使用像TensorFlow或PyTorch这样的框架时，Python是一种常用的编程语言来构建神经网络模型。以下是如何使用PyTorch定义一个简单的三层结构的网络，包括一个输入层、两个全连接层（也称为密集层）和一个输出层的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义网络结构
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        # 输入层
        self.input_layer = nn.Linear(20, 64)  # 第一层全连接层，输入维度20，隐藏维度64

        # 全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(64, 128)       # 第二层全连接层，隐藏维度128
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)      # 再次降低维度到64，这一步取决于实际需求和网络设计

        # 输出层
        self.output_layer = nn.Linear(64, 2)  # 输出层，维度为2

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.input_layer(x))  # 使用ReLU激活函数
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        output = self.output_layer(x)
        return output

# 创建模型实例
model = MyModel()

在这个例子中，`nn.Linear`函数用于创建线性变换，即全连接层。`forward`函数定义了网络的前向传播过程。