net[0].weight = torch.tensor([[3.0, 4.0]])报错

这个报错很可能是因为 `net` 模型的第一层是 Linear 层，而且输入和输出的维度不匹配。

在 PyTorch 中，Linear 层的输入和输出必须是 2 维的张量。如果你想要输入一个 1 维的张量，需要将其转化成 2 维，例如：

import torch.nn as nn
import torch

net = nn.Sequential(
    nn.Linear(2, 1)
)

# 将输入转化为 2 维
input_data = torch.tensor([[3.0, 4.0]])

# 进行前向传播
output = net(input_data)  # 此处不会报错

如果你想要输入一个 1 维的张量，可以使用 `unsqueeze()` 方法将其扩展为 2 维，例如：

import torch.nn as nn
import torch

net = nn.Sequential(
    nn.Linear(2, 1)
)

# 将输入转化为 2 维
input_data = torch.tensor([3.0, 4.0]).unsqueeze(0)

# 进行前向传播
output = net(input_data)  # 此处不会报错

注意，这里使用 `unsqueeze()` 方法将输入扩展为 `(1, 2)` 的 2 维张量。这样做的目的是为了让 PyTorch 知道输入的维度是什么，从而避免维度不匹配的错误。