定义一个全连接的2层神经网络为Net2()

抱歉，作为AI语言模型，我无法实际定义函数或类。但以下是一个示例代码，描述了一个全连接的2层神经网络：

import torch.nn as nn

class Net2(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net2, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

该神经网络包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。输入层和隐藏层之间使用线性变换，并通过激活函数ReLU进行激活。输出层与隐藏层之间也使用线性变换。输入层的大小由输入数据的特征数量决定，输出层的大小由类别数量决定。隐藏层的大小是一个超参数，需要根据问题进行调整。在该实现中，使用PyTorch框架来实现神经网络。