Adult和Iris.data是机器学习数据库中的两个数据集，请在PyTorch中构造两个全连接神经网络，分别用于对这两个数据集进行分类

在PyTorch中构建全连接神经网络（Multi-layer Perceptron，MLP）对Adult和Iris.data数据集进行分类，首先需要加载数据、预处理数据、定义模型结构、训练模型并评估性能。这里我会给出一个简化的示例，假设已经安装了`sklearn`库（用于数据预处理），以及`torch`和`torchvision`库（虽然实际应用中不需要`torchvision`，因为这是用于图像处理的，但这里为了说明流程）。

# 导入所需库
import torch
from torch import nn
from sklearn.datasets import load_iris, fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
# 对于Adult数据集，由于它是一个表格数据，我们可以先尝试使用fetch_openml
data_adult = fetch_openml('adult', as_frame=True)
X_adult, y_adult = data_adult['data'], data_adult['target']

# 对于Iris数据集，直接使用load_iris()
iris = load_iris()
X_iris, y_iris = iris.data, iris.target

# 数据预处理（标准化）
scaler = StandardScaler()
X_adult = scaler.fit_transform(X_adult)
X_iris = scaler.fit_transform(X_iris)

# 划分训练集和测试集
X_train_adult, X_test_adult, y_train_adult, y_test_adult = train_test_split(X_adult, y_adult, test_size=0.2, random_state=42)
X_train_iris, X_test_iris, y_train_iris, y_test_iris = train_test_split(X_iris, y_iris, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型结构
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_units=(64,), output_dim=None):
        super(MLP, self).__init__()
        layers = [nn.Linear(input_dim, units) for units in hidden_units]
        layers.append(nn.Linear(hidden_units[-1], output_dim if output_dim else hidden_units[-1]))
        self.layers = nn.Sequential(*layers)
        self.activation = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        return self.activation(self.layers(x))

# 选择适当的隐藏层维度
hidden_units_adult = (64,)
input_dim_adult = X_train_adult.shape[1]  # 获取Adult特征数
output_dim_adult = len(set(y_train_adult))  # 获取类别数量

hidden_units_iris = (16,)
input_dim_iris = X_train_iris.shape[1]  # 获取Iris特征数
output_dim_iris = 3  # Iris有3种花

model_adult = MLP(input_dim_adult, hidden_units_adult, output_dim_adult)
model_iris = MLP(input_dim_iris, hidden_units_iris)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 对于分类任务
optimizer_adult = torch.optim.Adam(model_adult.parameters())
optimizer_iris = torch.optim.Adam(model_iris.parameters())

# 训练过程略...
# 这里省略了训练循环，包括前向传播、反向传播和优化步骤

# 评估模型
with torch.no_grad():
    model_adult.eval()
    model_iris.eval()
    accuracy_adult = evaluate_model(model_adult, X_test_adult, y_test_adult)
    accuracy_iris = evaluate_model(model_iris, X_test_iris, y_test_iris)

print(f"Adult dataset accuracy: {accuracy_adult * 100:.2f}%")
print(f"Iris dataset accuracy: {accuracy_iris * 100:.2f}%")

def evaluate_model(model, X, y):
    _, predictions = model(torch.tensor(X)).max(dim=1)
    return (predictions == torch.tensor(y)).float().mean()

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