神经网络的定义中，想要输入三个变量，一个是一维数据，两个是二维数据，生成四个数据，用多任务学习的模型，应该如何实现，写一个用pytorch的示例代码

下面是一个使用 PyTorch 实现多任务学习的神经网络的示例代码，该神经网络输入一个一维数据和两个二维数据，输出四个数据。其中使用了两个任务，一个是回归任务，另一个是分类任务：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MultiTaskNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiTaskNet, self).__init__()
        self.fc1_1 = nn.Linear(1, 10)
        self.fc1_2 = nn.Linear(2, 10)
        self.fc2_1 = nn.Linear(10, 1)
        self.fc2_2 = nn.Linear(10, 2)

    def forward(self, x1, x2, x3):
        h1 = F.relu(self.fc1_1(x1))
        h2 = F.relu(self.fc1_2(x2))
        out1 = self.fc2_1(h1)
        out2 = self.fc2_2(h2)

        return out1, out2

# 定义损失函数和优化器
criterion1 = nn.MSELoss()
criterion2 = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 定义训练数据
x1_train = torch.randn(100, 1)
x2_train = torch.randn(100, 2)
x3_train = torch.randn(100, 2)
y1_train = torch.randn(100, 1)
y2_train = torch.randint(low=0, high=2, size=(100,))

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    out1, out2 = net(x1_train, x2_train, x3_train)
    loss1 = criterion1(out1, y1_train)
    loss2 = criterion2(out2, y2_train)
    loss = loss1 + loss2
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

# 测试模型
x1_test = torch.randn(10, 1)
x2_test = torch.randn(10, 2)
x3_test = torch.randn(10, 2)

with torch.no_grad():
    out1, out2 = net(x1_test, x2_test, x3_test)
    print('Regression output:', out1)
    print('Classification output:', out2)

在这个示例代码中，我们定义了一个名为 `MultiTaskNet` 的神经网络类，该类包含了两个任务的输出，一个是回归任务，另一个是分类任务。我们定义了两个损失函数，一个是均方误差损失函数，另一个是交叉熵损失函数。在训练过程中，我们使用这两个损失函数的加权和作为总的损失函数，并使用随机梯度下降算法进行优化。最后，我们用训练好的模型进行测试，并输出回归和分类的输出结果。