给我一个pytorch多层感知机的完整模型

多层感知机（MLP）是一种基本的前馈神经网络，它由多层节点组成，每个节点使用非线性激活函数。在PyTorch中实现一个多层感知机模型通常包括以下几个步骤：

1. 导入PyTorch相关的库。
2. 定义模型类，继承自`torch.nn.Module`。
3. 初始化模型中的层，包括输入层、隐藏层和输出层。
4. 实现前向传播函数，即定义数据如何通过这些层。
5. 定义损失函数和优化器。
6. 训练模型。
7. 测试模型。

下面是一个简单的多层感知机模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) 
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)  
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

# 参数设置
input_size = 784 # 例如：28*28的图像展平后的大小
hidden_size = 500 # 隐藏层的大小
num_classes = 10 # 输出的类别数，例如：手写数字识别的0-9
num_epochs = 5 # 训练的轮数
batch_size = 100 # 每批处理的数据数量
learning_rate = 0.001 # 学习率

# 实例化模型、损失函数和优化器
model = MLP(input_size, hidden_size, num_classes)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 使用一些数据对模型进行训练和测试
# 这里假设已经有了训练数据 train_loader 和测试数据 test_loader
# train_loader = ...
# test_loader = ...

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (i+1) % 100 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')

# 测试模型
model.eval()  # 设置为评估模式
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print(f'Accuracy of the model on the test images: {100 * correct / total}%')

请注意，上述代码中的`train_loader`和`test_loader`需要您根据实际的数据集自行创建，它们是PyTorch的`DataLoader`对象，用于批量加载训练集和测试集数据。