用pytorch编写一个全连接分类神经网络训练过程，输入为3*2的数组，输出维度为6

好的，以下是一个使用PyTorch编写的全连接分类神经网络训练过程，输入为3*2的数组，输出维度为6的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义全连接分类神经网络模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(6, 16)
        self.fc2 = nn.Linear(16, 32)
        self.fc3 = nn.Linear(32, 6)
    
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 6)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义输入数据和标签
inputs = torch.randn(1, 3, 2)
labels = torch.tensor([1])

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播计算输出
    outputs = model(inputs)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 反向传播计算梯度
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    
    # 更新模型参数
    optimizer.step()
    
    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

# 测试模型
inputs = torch.randn(1, 3, 2)
outputs = model(inputs)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
print('Predicted class:', predicted.item())

在这个示例代码中，我们首先定义了一个全连接分类神经网络模型，然后定义了损失函数和优化器。接下来，在训练过程中，我们对模型进行了100次迭代，每次迭代都进行前向传播、计算损失、反向传播计算梯度和更新模型参数的操作。最后，我们使用训练好的模型对一个新的输入数据进行了测试，输出了预测的类别。