在Cafe2中，可以通过定义网络结构文件来定义一个简单的神经网络模型。以下是一个使用Cafe2定义一个简单的全连接神经网络模型的示例：
from caffe2.python import core, model_helper, workspace
# Define the network structure
model = model_helper.ModelHelper(name='simple_nn')
fc1 = model.net.FC(['input', 'fc1_w', 'fc1_b'], 'fc1')
relu1 = model.net.Relu(fc1, 'relu1')
fc2 = model.net.FC([relu1, 'fc2_w', 'fc2_b'], 'fc2')
output = model.net.Sigmoid(fc2, 'output')
# Initialize the parameters
workspace.FeedBlob('fc1_w', np.random.rand(100, 50).astype(np.float32))
workspace.FeedBlob('fc1_b', np.random.rand(100).astype(np.float32))
workspace.FeedBlob('fc2_w', np.random.rand(1, 100).astype(np.float32))
workspace.FeedBlob('fc2_b', np.random.rand(1).astype(np.float32))
# Create the input data
input_data = np.random.rand(50).astype(np.float32)
workspace.FeedBlob('input', input_data)
# Run the model
workspace.CreateNet(model.net)
workspace.RunNet(model.net)
# Get the output
output_data = workspace.FetchBlob('output')
print(output_data)
在这个示例中，我们定义了一个包含两个全连接层和一个ReLU激活函数的简单神经网络模型。我们使用FC、Relu和Sigmoid等操作来定义网络结构，然后初始化参数并输入数据，最后运行模型并获取输出。
