我有一个n*7的输入，一个n*1的输出（数据只有1，2，3），每行的输入和输出对应，使用pytorch帮我训练一个神经网络

你可以使用PyTorch库来构建一个简单的线性模型或一个多层感知机（MLP）来处理这个问题。这里是一个基本步骤的概述：

首先，你需要安装必要的库，如果还没安装，可以使用`pip install torch torchvision`命令。

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

# 数据预处理：假设input_data是你的n*7输入数据，output_data是对应的n*1标签
input_data = ...  # 将数据转换成PyTorch张量
output_data = ...  # 同样转换成张量，并确保形状为(n, 1)

# 定义模型
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(7, 3)  # 线性层从7维到3维

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

model = SimpleNet()

# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 如果输出是类别预测，使用交叉熵损失
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 使用Adam优化器

# 训练循环
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    # 假设我们有batch_size大小的数据分批训练
    for i, (inputs, targets) in enumerate(zip(input_data, output_data)):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}")