有关“使用Adam优化器，50个epoch和随机初始化嵌入，运行隐藏维度分别为500和300的两层前馈神经网络，。“的代码是什么

这是一段关于使用Adam优化器、50个epoch和随机初始化嵌入运行隐藏维度分别为500和300的两层前馈神经网络的代码示例:

import torch
import torch.nn as nn

# 定义网络
class TwoLayerNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, num_classes):
        super(TwoLayerNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size1)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size1, hidden_size2)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size2, num_classes)
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义参数
input_size = ...
hidden_size1 = 500
hidden_size2 = 300
num_classes = ...

# 初始化网络和优化器
net = TwoLayerNet(input_size, hidden_size1, hidden_size2, num_classes)
net.apply(weights_init)
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters())

# 训练循环
for epoch in range(50):
    ... # 进行一个epoch的训练

需要注意的是，上面的代码只是示例，具体的训练过程（如如何获取数据、计算损失等）需要根据实际情况具体实现。