参考：《深度学习之Pytorch实战计算机视觉》该模型只考虑一个隐藏层；定义四个整型变量；import torchbatch_n=100#一个批次输入的数量hidden_layer=100#隐藏层后保留的数据特征个数input_data=1000#每个数据包含的数据特征个数output_data=10#输出的数据，值为10，代表，我们最后要10个分类结果值先输入100个具有1000个特征的..

参考：书《深度学习之Pytorch实战计算机视觉》条件判断语句用于：对给定的条件进行判断来确定接下来是否执行指定的代码块。最简单的条件判断语句的设计方式就是：如果满足已经给定的条件，就执行指定的代码块，否则进行其他操作，定义的其他操作也可以是另一个代码块或者不做任何处理。条件判断语句有4种常用的条件判断形式，但关键词只有三个，分别是if、elif和else。第1种形式：只有一个代码块的条件判断语句

1、将前一层输出的二维特征图综合起来转化为一维向量，它的每一个节点都与上一层的每个节点连接2、全连接层的主要作用是将输入图像在经过卷积和池化操作后提取的特征进行压缩，并且根据压缩的特征完成模型的分类功能；在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。3、全连接层实现过程：对