下面是在TensorFlow和PyTorch下分别实现一个简单的全连接神经网络模型类的示例：

在TensorFlow中的实现示例：

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import tensorflow as tf

class SimpleModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_classes):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')

    def call(self, inputs):
        x = self.flatten(inputs)
        x = self.dense1(x)
        return self.dense2(x)

在PyTorch中的实现示例：

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import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.softmax(self.fc2(x), dim=1)
        return x

这两个示例都实现了一个简单的全连接神经网络模型类，用于分类任务。在TensorFlow中，我们使用tf.keras.Model基类来定义模型，并在__init__方法中定义了网络的层结构，在call方法中定义了模型的前向传播过程。在PyTorch中，我们使用nn.Module基类来定义模型，并在__init__方法中定义了网络的层结构，在forward方法中定义了模型的前向传播过程。

创建于2403291038，修改于2403291039