用pytorch编写一个全连接分类神经网络，输入参数维度为3*2，输出维度为6

好的，我可以为您提供一个简单的实现。请注意，这是一个基本的全连接神经网络，您可以在此基础上添加更多层和其他功能以优化模型。

首先，您需要导入 PyTorch 库并定义您的模型：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(3*2, 6)  # 定义一个全连接层

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 3*2)  # 将输入数据展平
        x = self.fc(x)  # 通过全连接层
        return x

接下来，您需要准备您的数据并定义损失函数和优化器：

# 准备数据
inputs = torch.randn(10, 3, 2)  # 10 个 3x2 的输入数据
labels = torch.randn(10, 6)  # 10 个输出标签

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

然后，您可以训练您的模型：

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 输出训练信息
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

最后，您可以使用您的模型进行预测：

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    inputs = torch.randn(1, 3, 2)
    outputs = net(inputs)
    print(outputs)

希望这可以帮助您开始编写您自己的全连接分类神经网络！