全连接没有给我想要的结果。

如果全连接层没有给出你想要的结果，你可以尝试以下解决方法：

1. 增加隐藏层数量：增加全连接层的数量可以增加模型的复杂度，提高模型的表达能力。

import torch.nn as nn

# 增加隐藏层数量为2
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, output_size)
)

2. 增加隐藏层的大小：增加全连接层的大小可以增加每个隐藏层的神经元数量，提高模型的表达能力。

import torch.nn as nn

# 增加隐藏层的大小为100
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, 100),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(100, output_size)
)

3. 使用更复杂的激活函数：尝试使用其他的激活函数，如LeakyReLU、Tanh等，以增加模型的非线性能力。

import torch.nn as nn

# 使用LeakyReLU激活函数
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(input_size, hidden_size),
    nn.LeakyReLU(),
    nn.Linear(hidden_size, output_size)
)

4. 调整学习率和训练迭代次数：尝试调整学习率和训练迭代次数，以获得更好的训练结果。较小的学习率和更多的训练迭代次数可能有助于模型更好地收敛。

import torch.optim as optim

# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 调整训练迭代次数为1000
for epoch in range(1000):
    # 训练模型代码

请注意，这些方法仅提供了一些常见的解决方案，具体的解决方法还取决于你的具体问题和数据集。