两个1307×48的矩阵已经拼接成功，怎么构建3层全连接层神经网络模型

好的，如果两个1307×48的矩阵已经成功拼接为一个输入张量，那么可以按照以下步骤构建3层全连接层神经网络模型：

1. 导入依赖库

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义模型类

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(1307 * 48 * 2, 512)  # 输入层
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)  # 隐藏层
        self.fc3 = nn.Linear(256, 10)  # 输出层

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 1307 * 48 * 2)  # 将两个矩阵拼接成一维向量
        x = nn.ReLU()(self.fc1(x))
        x = nn.ReLU()(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

3. 实例化模型

model = MyModel()

其中，`nn.Linear()`表示线性变换层，第一个参数是输入特征的数量，第二个参数是输出特征的数量。`nn.ReLU()`表示ReLU激活函数。

需要注意的是，在定义输入层时，需要将两个矩阵拼接成一维向量，以适应模型的输入要求。这可以使用`nn.Module`类中的`view()`方法实现。在`forward()`方法中，将输入数据传入各个层中进行计算，最终得到输出。