Torch中怎么定义一个神经网络结构

在Torch中，可以使用nn.Sequential来定义一个神经网络结构，如下所示：

require 'nn'

-- 定义一个包含多个层的神经网络结构
model = nn.Sequential()
model:add(nn.Linear(inputSize, hiddenSize)) -- 添加一个全连接层
model:add(nn.ReLU()) -- 添加一个激活函数层
model:add(nn.Linear(hiddenSize, outputSize)) -- 添加另一个全连接层

-- 打印神经网络结构
print(model)

在上面的代码中，首先导入nn模块，然后创建一个Sequential模型，依次添加全连接层、激活函数层和另一个全连接层。最后使用print函数打印出神经网络结构。可以根据具体的需求定义不同的神经网络结构。