我有7个输入，输出是一个长度为100的离散序列。我想要使用pytorch和mlp，拟合得到一个符合这种映射关系的函数

您可以使用PyTorch和MLP（多层感知机）来拟合这个映射关系。下面是一个简单的示例代码，说明如何使用PyTorch来构建MLP模型并训练它：

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

# 定义 MLP 模型
class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(7, 64)  # 输入层到隐藏层
        self.fc2 = nn.Linear(64, 64)  # 隐藏层到隐藏层
        self.fc3 = nn.Linear(64, 100)  # 隐藏层到输出层

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

# 创建 MLP 模型实例
model = MLP()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()  # 使用均方误差损失
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 使用Adam优化器

# 准备输入和输出数据
inputs = torch.randn(1000, 7)  # 随机生成1000个样本，每个样本有7个特征
outputs = torch.randn(1000, 100)  # 随机生成1000个样本，每个样本有100个输出

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()  # 清空梯度

    # 前向传播
    predicted_outputs = model(inputs)

    # 计算损失
    loss = criterion(predicted_outputs, outputs)

    # 反向传播
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印损失
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

# 使用训练好的模型进行预测
test_input = torch.randn(1, 7)  # 输入一个样本，有7个特征
predicted_output = model(test_input)
print('Predicted Output:', predicted_output)

您可以根据实际情况调整MLP的层数、隐藏层节点数和学习率等参数，以及训练的迭代次数。这个示例代码中使用了随机生成的输入和输出数据，您可以根据实际情况替换为您的数据。

希望这个示例对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。