本文介绍了如何使用PyTorch对神经网络进行魔改，包括修改层参数、添加新层，以满足特定需求。通过实例演示了从导入库、定义网络、修改激活函数到添加新层的全过程，展示了PyTorch提供的灵活性和高效性。
PyTorch 魔改网络的科学炼丹方式
在深度学习领域，PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了灵活且高效的工具，使我们能够创建和训练各种类型的神经网络。然而，有时候我们可能需要对现有的网络进行修改和改进，以满足特定的需求。本文将介绍一种科学炼丹的方式，即如何通过魔改(PyTorch)网络来实现这一目标。
首先，让我们从导入所需的库开始：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
接下来，我们将定义一个简单的网络类作为示例。这里我们使用一个包含两个全连接层的简单网络：
class 
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