LSTMMain_model = LSTMMain(input_size=features_num, output_len=output_length, lstm_hidden=dim, lstm_layers=num_blocks, batch_size=batch_size, device=device)根据这个写bp神经网络的代码

好的，以下是一个简单的 BP 神经网络的示例代码，你可以参考一下：

import torch
import torch.nn as nn

class BPNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BPNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

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

# 设置超参数
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 1
learning_rate = 0.01
epochs = 100

# 创建模型、损失函数和优化器
model = BPNet(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 生成随机训练数据
x = torch.randn(100, input_size)
y = torch.randn(100, output_size)

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, loss.item()))

在这个示例中，我们定义了一个名为 `BPNet` 的类，它有一个包含两个全连接层的神经网络。然后，我们定义了超参数，包括输入特征的数量、隐藏层的大小、输出特征的数量、学习率和训练轮数。接着，我们生成了随机的训练数据，并使用 MSE（均方误差）作为损失函数，使用 SGD（随机梯度下降）作为优化器来训练模型。最后，我们输出了每个 epoch 的损失值，以便我们可以跟踪模型的训练进程。