由于篇幅限制，这里提供一个简化的Python代码示例，展示如何使用PyTorch框架定义一个简单的神经网络模型。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义神经网络模型
class NeuralNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(NeuralNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(100, 50)
self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
self.fc3 = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 准备数据
x = torch.randn(100, 100)
y = torch.randn(100, 1)
# 实例化模型、损失函数和优化器
model = NeuralNetwork()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(100):
# 前向传播
y_pred = model(x)
loss = criterion(y_pred, y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 优化参数
optimizer.step()
print("训练完成")这段代码展示了如何使用PyTorch框架定义一个简单的神经网络，准备数据，定义损失函数和优化器，进行模型训练。在实际应用中，你需要根据具体任务调整神经网络的结构、数据和优化参数。