设计一个五层的全连接神经网络（命名为model6），实现对数据集MNIST数据集分类

好的，下面是model6的五层全连接神经网络的设计：

import torch
import torch.nn as nn

class Model6(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model6, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc4 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc5 = nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.shape[0], -1)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = torch.relu(self.fc3(x))
        x = torch.relu(self.fc4(x))
        x = self.fc5(x)
        return x

这个模型包含五个全连接层，输入层是784维的，与输入的手写数字图片的像素数相同。最后输出层是10维的，对应着数字0-9的分类。中间的三个隐层分别是512维、256维和128维，输出层是64维。

为了进行训练和测试，我们还需要定义一个损失函数和优化器：

model = Model6()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

其中，我们使用交叉熵损失函数，Adam优化器，学习率为0.001。

接着，我们可以开始训练模型：

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # Forward pass
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # Backward and optimize
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' 
                   .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

这里我们使用了PyTorch自带的MNIST数据集，使用训练集进行训练，并在每一轮的训练中输出损失值。最后，我们可以使用测试集来评估模型的准确率：

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

以上就是model6的实现代码，可以在MNIST数据集上进行数字分类。