Torch中如何定义一个神经网络模型

在Torch中定义一个神经网络模型通常需要创建一个类，并在类的构造函数中定义网络的结构。以下是一个简单的示例：

require 'nn'  -- 定义一个神经网络模型类 local MyNeuralNetwork = {} MyNeuralNetwork.__index = MyNeuralNetwork  -- 构造函数 function MyNeuralNetwork.new(inputSize, hiddenSize, outputSize)     local self = setmetatable({}, MyNeuralNetwork)          self.model = nn.Sequential()     self.model:add(nn.Linear(inputSize, hiddenSize))     self.model:add(nn.ReLU())     self.model:add(nn.Linear(hiddenSize, outputSize))          return self end  -- 前向传播函数 function MyNeuralNetwork:forward(input)     return self.model:forward(input) end  -- 后向传播函数 function MyNeuralNetwork:backward(input, gradOutput)     return self.model:backward(input, gradOutput) end  return MyNeuralNetwork 

在这个示例中，我们定义了一个名为MyNeuralNetwork的神经网络模型类，它具有一个构造函数new来初始化网络结构，并且定义了前向传播和后向传播函数。在构造函数中，我们使用nn.Sequential()来创建一个序列模型，并添加了两个全连接层和一个ReLU激活函数。最后返回创建的模型实例。

您可以根据自己的需求修改模型的结构和参数，以构建不同的神经网络模型。