如何在PyTorch神经网络中添加多个Dropout层

是的，您可以在神经网络中添加多个dropout层。在您提供的代码中，只有一个dropout层被添加到网络中，但您可以根据需要添加更多的dropout层。

如果您希望在网络中添加另一个dropout层，可以按照类似的方式进行修改。以下是修改后的代码示例：

class MyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNetwork, self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.dropout1 = nn.Dropout(0.5)  # 第一个dropout层
        self.dropout2 = nn.Dropout(0.2)  # 第二个dropout层
        self.fc = nn.Linear(339 * 256, 4)

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.dropout1(x)  # 应用第一个dropout层
        x = self.dropout2(x)  # 应用第二个dropout层
        x = self.fc(x)
        return x

在这个示例中，我们添加了一个名为dropout2的第二个dropout层，并在forward方法中应用了它。您可以根据需要继续添加更多的dropout层。请注意，每个dropout层都可以具有不同的丢弃率（dropout rate），以适应不同的模型需求。