全连接神经网络 -3

获取中间层的输出可视化
在全连接神经网络训练好后，为了更好地理解全连接神经网络的计算过程，以获取网络在计算过程中中间隐藏层的输出，可以使用两种方法：

1. 如果在网络的前向过程想要输出隐藏层，可以使用独特的变量进行命名，然后再输出时输出该变量，例如：

def forward(self,x):
	fc1 = self.hidden1(x)
	fc2 = self.hidden2(fc1)
	output = self.classifica