生成一个不同部门网络相同的代码

这是一个比较抽象的问题，不过我可以为你提供一个示例。假设你有两个部门 A 和 B，他们需要使用相同的网络结构来解决不同的问题。那么你可以这样做：

1. 定义一个通用的神经网络结构，例如一个多层感知机（MLP）：

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

2. 针对部门 A 的问题，定义一个具体的模型：

class ModelA(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(ModelA, self).__init__()
        self.net = MLP(input_size, hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.net(x)
        # 针对部门 A 的特定操作
        return x

3. 针对部门 B 的问题，同样定义一个具体的模型：

class ModelB(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(ModelB, self).__init__()
        self.net = MLP(input_size, hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.net(x)
        # 针对部门 B 的特定操作
        return x

这样，你就可以在部门 A 和 B 中分别使用 ModelA 和 ModelB 来解决不同的问题，但它们共享了相同的神经网络结构（即 MLP）。