使用torch，并使用定义函数形式，定义一个ANN的模型，要求输入为12个参数，输出为8个参数

在PyTorch中，我们可以使用`nn.Module`和自定义函数的形式来定义一个全连接人工神经网络（Multilayer Perceptron, MLP）。这里我们构建一个简单的基本MLP模型，包含线性和激活函数：

import torch
import torch.nn as nn

class CustomMLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=12, hidden_units=[64, 32], output_dim=8):
        """
        :param input_dim: 输入维度
        :param hidden_units: 隐藏层的神经元数量列表
        :param output_dim: 输出维度
        """
        super(CustomMLP, self).__init__()

        layers = []
        layers.append(nn.Linear(input_dim, hidden_units[0]))  # 输入层到第一个隐藏层
        layers.extend([nn.ReLU() for _ in range(len(hidden_units) - 1)])  # 添加ReLU激活函数
        layers.append(nn.Linear(hidden_units[-1], output_dim))  # 最后一层从隐藏层到输出层

        self.net = nn.Sequential(*layers)  # 将所有层堆叠成一个序列

    def forward(self, x):
        """
        :param x: 输入张量
        :return: 输出张量
        """
        return self.net(x)

# 创建并实例化模型
model = CustomMLP()
input_tensor = torch.randn(10, 12)  # (batch_size, input_dim)
output = model(input_tensor)

在这个例子中，我们定义了一个有两个隐藏层的MLP，第一层有64个神经元，第二层有32个神经元，最后一层对应8个输出。每个隐藏层之后都接有一个ReLU激活函数。