已有Adult和Iris.data两种数据，用pytorch构造全连接网络分类数据

当你想要使用PyTorch构建一个全连接神经网络（也称为多层感知机，MLP）来对`Adult`和`Iris.data`这两种分类数据集进行预测时，你需要经历以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
- 对于`Adult`数据集，首先需要加载并清理数据，将类别变量转换成数值型（例如，使用独热编码）。对于`Iris.data`，它通常已经是CSV格式，可以直接读取，并且已经被归一化。
- 分割数据集为训练集、验证集和测试集。

2. **定义模型**：
- 使用`nn.Module`作为基础，创建一个全连接网络结构。这包括一个或多个线性层（`nn.Linear`），每个层之后可能跟一个非线性激活函数（如ReLU `nn.ReLU()` 或 sigmoid `nn.Sigmoid()`）用于增强模型表达能力。

import torch
from torch import nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_units, num_classes):
        super(MLP, self).__init__()
        layers = [nn.Linear(input_dim, hidden_units),
                  nn.ReLU(), # or any other activation function
                  nn.Dropout(p=0.5), # for regularization
                  nn.Linear(hidden_units, hidden_units),
                  nn.ReLU(),
                  nn.Dropout(p=0.5),
                  nn.Linear(hidden_units, num_classes)] # output layer
        self.model = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

这里的`input_dim`是特征维度，`hidden_units`是隐藏层节点数，`num_classes`是任务的类别数目。

3. **训练过程**：
- 初始化模型权重和偏置，设置损失函数（如交叉熵loss），选择优化器（如Adam `optim.Adam`）。
- 进行训练循环，每次迭代包含前向传播、计算损失、反向传播以及更新权重。

4. **评估**：
- 在验证集上调整超参数，并在测试集上评估最终模型性能。