pytorch将二元分类网络模型和多元分类网络模型融合代码

以下是一个将二元分类网络模型和多元分类网络模型融合的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class BinaryMulticlassNet(nn.Module):
    def __init__(self, binary_net, multiclass_net):
        super(BinaryMulticlassNet, self).__init__()
        self.binary_net = binary_net
        self.multiclass_net = multiclass_net
        
    def forward(self, x):
        binary_out = self.binary_net(x)
        multiclass_out = self.multiclass_net(x)
        return torch.cat((binary_out, multiclass_out), dim=1)

# 二元分类网络模型
class BinaryNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BinaryNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
        
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.sigmoid(out)
        out = self.fc2(out)
        out = self.sigmoid(out)
        return out
    
# 多元分类网络模型
class MulticlassNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MulticlassNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
        
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = nn.ReLU()(out)
        out = self.fc2(out)
        out = self.softmax(out)
        return out

# 实例化二元分类网络模型和多元分类网络模型
binary_net = BinaryNet(input_size=50, hidden_size=100, output_size=1)
multiclass_net = MulticlassNet(input_size=50, hidden_size=100, output_size=3)

# 实例化融合网络模型
net = BinaryMulticlassNet(binary_net=binary_net, multiclass_net=multiclass_net)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    inputs = torch.randn(10, 50)
    outputs = net(inputs)
    targets = torch.randint(0, 3, (10,))
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch {}, Loss: {}'.format(epoch+1, loss.item()))

在这个例子中，我们创建了一个融合网络模型 `BinaryMulticlassNet`，它由一个二元分类网络模型 `BinaryNet` 和一个多元分类网络模型 `MulticlassNet` 组成。我们在 `forward` 函数中调用二元分类和多元分类网络模型的输出，然后将它们在第二个维度上拼接起来，得到最终的输出。

在训练过程中，我们可以像训练任何其他神经网络模型一样进行优化。在这个例子中，我们使用了 `CrossEntropyLoss` 作为损失函数，使用随机梯度下降（SGD）作为优化器，并在每个 epoch 中打印出损失值。