数据集的第一列（Diabetes_012）是类别标签 考试内容2. 使用pytorch实现神经网络分类，使用两个隐藏层（不包括输出层），第一层大小为10，第二层为6，使用relu作为激活函数

好的，可以按照以下步骤实现：

1. 导入需要的库和数据集

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd

# 导入数据集
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

2. 准备数据

将数据集分成输入特征和标签两部分，并将它们转换成PyTorch张量的形式。

# 提取输入特征和标签
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values

# 转换为张量
X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.int64)

3. 定义神经网络模型

定义一个继承自nn.Module的类，并在其中定义神经网络模型的结构。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(8, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 6)
        self.fc3 = nn.Linear(6, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

4. 训练模型

定义损失函数和优化器，并进行模型训练。

# 定义模型、损失函数和优化器
model = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 进行模型训练
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    y_pred = model(X)

    # 计算损失
    loss = criterion(y_pred, y)

    # 反向传播及优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 每训练10个epoch，输出一次损失
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

5. 预测新数据

对新数据进行预测。

# 预测新数据
new_data = torch.tensor([[1,85,66,29,0,26.6,0.351,31]], dtype=torch.float32)
with torch.no_grad():
    output = model(new_data)
    _, predicted = torch.max(output.data, 1)
    print('Predicted Class: {}'.format(predicted.item()))