举例pytorch中Concrete Class

在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.nn.Module` 类来定义神经网络模型。这个类是一个抽象类，不能直接实例化，但我们可以创建一个继承自 `torch.nn.Module` 的类，称之为具体类，来定义我们自己的神经网络模型。

下面是一个具体类的示例，用于定义一个简单的全连接层神经网络模型：

import torch.nn as nn

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

在这个具体类中，我们定义了一个名为 `SimpleNet` 的类，继承自 `nn.Module`。我们在 `__init__` 方法中定义了三个层：一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。我们使用 `nn.Linear` 类来定义全连接层，并将它们存储在类属性中。在 `forward` 方法中，我们定义了模型的前向传播过程，其中我们首先将输入传递到第一个全连接层中，然后通过 ReLU 激活函数，在传递到第二个全连接层中，最后将输出返回。

这是一个简单的具体类示例，我们可以根据需要定义更复杂的神经网络模型。