TypeError: layer_norm(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not DataFrame

这个错误是因为您在LayerNorm层中传递了DataFrame类型的数据，但是LayerNorm层只支持Tensor类型的数据作为输入。您需要先将DataFrame类型的数据转换为Tensor类型，然后再传递给LayerNorm层。

您可以将DataFrame类型的数据转换为Numpy数组，然后再将Numpy数组转换为Tensor类型，具体操作如下：

train_x = torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y = torch.tensor(df2.values, dtype=torch.float32)

在上面的代码中，我们使用DataFrame的values属性将DataFrame类型的数据转换为Numpy数组，然后使用torch.tensor将Numpy数组转换为Tensor类型，以便在神经网络中使用。

在您的代码中，您需要将train_x和train_y都转换为Tensor类型，然后再传递给LayerNorm层。具体操作如下：

train_x = torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)
train_y = torch.tensor(df2.values, dtype=torch.float32)
train_y = train_y.unsqueeze(1)

# 定义模型
class Wine_net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Wine_net, self).__init__()
        self.ln1 = nn.LayerNorm(11)
        self.fc1 = nn.Linear(11, 22)
        self.fc2 = nn.Linear(22, 44)
        self.fc3 = nn.Linear(44, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.ln1(x)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        x = nn.functional.softmax(x, dim=1)
        return x

# 定义损失函数和优化器
model = Wine_net()
loss_fn = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    y_pred = model(train_x)
    
    # 计算损失
    loss = loss_fn(y_pred, train_y)
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 打印损失
    print('Epoch:', epoch, 'Train Loss:', loss.item())

在上面的代码中，我们首先将train_x和train_y都转换为Tensor类型，并使用unsqueeze方法将train_y的维度从[样本数,]转换为[样本数, 1]，以便在计算损失时能够与y_pred正确地对齐。然后我们定义了模型、损失函数和优化器，并在每次迭代中前向传播、计算损失、反向传播、更新模型参数并打印损失。