广东队季后赛八强地位今晚待定

雷速体育于4月11日讯，今日的CBA季后赛进入到了激动人心的阶段，广东队将在主场迎战上海队，双方正在展开12进8的较量。这一轮比赛已经是该轮系列的第三场。

就目前形势而言，广东队与上海队之间的较量十分激烈，两队的大比分已经战成了1比1的平局。这无疑使得今晚的比赛更加引人注目，两支队伍都将全力以赴，力争在主场取得胜利。

值得一提的是，自CBA联赛创立以来，广东队一直稳居篮球界的重要地位，他们以出色的实力和稳定的发挥成为了唯一一支从未缺席过季后赛八强的球队。他们所展现出的团队精神和实力令人瞩目。而今晚，广东队再次在主场迎战上海队，无论是为了维护自身的荣誉还是争取更好的成绩，他们都必将全力以赴。而上海队也不甘示弱，双方将上演一场视觉与力量的盛宴。.使用 PyTorch 构建一个简单的全连接神经网络（Feedforward Neural Network）

好的，我将使用 PyTorch 来构建一个简单的全连接神经网络（Feedforward Neural Network）。这个网络将包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。以下是一个简单的实现：

```python

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

# 定义超参数

input_size = 784 # 例如，如果你的输入是28x28的图像，那么输入大小就是784

hidden_size = 128 # 隐藏层的大小，你可以根据需要调整这个值

output_size = 10 # 输出层的大小，对于分类任务来说通常是类别的数量

num_epochs = 5 # 训练的轮数

learning_rate = 0.01 # 学习率

# 定义模型

class FeedforwardNet(nn.Module):

def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):

super(FeedforwardNet, self).__init__()

self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) # 输入层到隐藏层的全连接层

self.relu = nn.ReLU() # 激活函数

self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 隐藏层到输出层的全连接层

def forward(self, x):

x = self.fc1(x)

x = self.relu(x)

x = self.fc2(x)

return x

# 实例化模型

model = FeedforwardNet(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 对于分类任务，我们通常使用交叉熵损失函数

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) # 使用随机梯度下降优化器

```

在上面的代码中，我们首先定义了一些超参数，如输入大小、隐藏层大小、输出大小等。然后我们定义了一个名为 `FeedforwardNet` 的 PyTorch `nn.Module` 子类，它包含了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数。在 `forward` 方法中，我们定义了数据通过模型的前向传播过程。最后，我们实例化了模型，并定义了损失函数和优化器。在这个例子中，我们使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。注意，这个代码是一个非常基础的神经网络模型结构，实际使用时你可能需要根据你的任务和数据集来调整模型结构和超参数。