两个1307×48的矩阵已经拼接成功，怎么定义3层全连接层神经网络模型

假设你已经将两个1307×48的矩阵拼接为一个2614×48的矩阵，那么你可以按照以下步骤定义一个3层的全连接神经网络模型：

1. 定义输入和输出变量

import torch

input_size = 48 * 2614   # 输入大小为2614x48
hidden_size = 1000      # 隐藏层大小为1000
output_size = 2         # 输出层大小为2，假设是二分类任务

# 定义输入和输出的张量
x = torch.randn(1, input_size)  # 输入张量大小为1x(input_size)
y = torch.randn(1, output_size) # 输出张量大小为1x(output_size)

2. 定义一个包含3个线性层的全连接神经网络模型

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, 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)

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

# 初始化神经网络模型
net = Net(input_size, hidden_size, output_size)

3. 定义损失函数和优化器

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 分类任务使用交叉熵损失函数
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)  # 使用随机梯度下降算法

4. 训练神经网络模型

for epoch in range(100):  # 进行100轮训练
    optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
    output = net(x)        # 前向传播
    loss = criterion(output, y)  # 计算损失函数
    loss.backward()   # 反向传播
    optimizer.step()  # 更新参数
    print('Epoch %d Loss: %.4f' % (epoch+1, loss.item()))

在这个例子中，我们定义了一个包含3个线性层的全连接神经网络模型，其中每个线性层都被ReLU激活函数激活，最后一个线性层的输出被用于分类任务。我们使用随机梯度下降算法来优化模型参数，并使用交叉熵损失函数来度量模型训练的效果。