用pytorch实现一个神经网络，输入维度随意，隐藏层的输出通道数分别为32和64，输出层的输出维度为128，要求在输出之前需要先dropout

好的，首先需要导入PyTorch库，然后可以按照以下代码实现一个包含两个隐藏层的神经网络，其中隐藏层的输出通道数分别为32和64，输出层的输出维度为128，同时加入了dropout操作：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=Input_Dim, out_features=32)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=32, out_features=64)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        self.fc3 = nn.Linear(in_features=64, out_features=128)

    def forward(self, x):
        x = self.dropout(torch.relu(self.fc1(x)))
        x = self.dropout(torch.relu(self.fc2(x)))
        x = self.fc3(x)
        
        return x

需要将`Input_Dim`替换成你实际的输入维度。其中，`nn.Linear`是PyTorch中的全连接层，`nn.Dropout`是dropout操作。在`forward`方法中，首先通过`fc1`和`relu`函数计算第一个隐藏层的输出，然后加入dropout操作，接着计算第二个隐藏层的输出，再次加入dropout操作，最后通过`fc3`计算输出。