利用神经网络反演土壤有机质已有CSV文件共40列190行，使用训练集测试集验证集的方法去优化并验证神经网络，pytorch代码

好的，以下是一个基本的PyTorch神经网络反演土壤有机质的代码，包括数据的划分和模型的训练：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 标准化特征
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

# 划分训练集、测试集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(40, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 32)
        self.fc3 = nn.Linear(32, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 实例化模型
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(torch.Tensor(X_train))
    loss = criterion(outputs, torch.Tensor(y_train).unsqueeze(1))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 1000, loss.item()))

# 在测试集上测试模型
with torch.no_grad():
    outputs = net(torch.Tensor(X_test))
    loss = criterion(outputs, torch.Tensor(y_test).unsqueeze(1))
    print('Test Loss: {:.4f}'.format(loss.item()))

在这个代码中，我们首先读取CSV文件，然后将特征和标签划分开来。接着使用了sklearn库中的StandardScaler类对特征进行标准化处理，这一步操作可以使得不同特征的数值范围一致，有利于模型的训练。然后使用train_test_split函数将数据划分成训练集、测试集和验证集。接下来定义了一个三层的神经网络模型，其中每一层都是线性变换加上非线性激活函数。模型的训练使用了均方误差损失函数和Adam优化器，并进行了1000轮的训练。最后在测试集上测试了模型的性能。