使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft：使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏,要求使用torch

好的，我明白了。为了回答你的问题，我将分为以下几个步骤：

1. 加载数据集
2. 数据集预处理
3. 构建两个不同的神经网络模型
4. 定义损失函数和优化器
5. 利用3折交叉验证来评价模型的好坏

以下是详细的步骤：

1. 加载数据集

首先，我们需要使用 pandas 库来加载数据集：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('housing_renamed.csv')

2. 数据集预处理

接下来，我们需要对数据集进行预处理，包括将数据集分为训练集和测试集，并将数据进行归一化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2)

# 对训练集和测试集进行归一化处理
scaler = StandardScaler()
train_data = scaler.fit_transform(train_data)
test_data = scaler.transform(test_data)

3. 构建两个不同的神经网络模型

我们将构建两个简单的神经网络模型，一个包含一个隐藏层，另一个包含两个隐藏层。

import torch
import torch.nn as nn

class Net1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net1, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(13, 8)  # 输入层到隐藏层
        self.fc2 = nn.Linear(8, 1)  # 隐藏层到输出层

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

class Net2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net2, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(13, 8)  # 输入层到第一个隐藏层
        self.fc2 = nn.Linear(8, 4)  # 第一个隐藏层到第二个隐藏层
        self.fc3 = nn.Linear(4, 1)  # 第二个隐藏层到输出层

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

4. 定义损失函数和优化器

我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，并使用 Adam 优化器进行优化：

criterion = nn.MSELoss()
optimizer1 = torch.optim.Adam(net1.parameters(), lr=0.01)
optimizer2 = torch.optim.Adam(net2.parameters(), lr=0.01)

5. 利用3折交叉验证来评价模型的好坏

最后，我们将使用 3 折交叉验证来评价模型的好坏：

from sklearn.model_selection import KFold

# 设置 k 折交叉验证
k = 3
kf = KFold(n_splits=k)

# 初始化损失
loss1_list = []
loss2_list = []

# 进行 k 折交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(train_data):
    # 分离训练集和验证集
    x_train, x_val = train_data[train_index], train_data[test_index]
    y_train, y_val = train_data[train_index], train_data[test_index]

    # 将数据转换为张量
    x_train = torch.tensor(x_train, dtype=torch.float32)
    x_val = torch.tensor(x_val, dtype=torch.float32)
    y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32)
    y_val = torch.tensor(y_val, dtype=torch.float32)

    # 训练模型 1
    net1 = Net1()
    optimizer1 = torch.optim.Adam(net1.parameters(), lr=0.01)
    for epoch in range(100):
        y_pred = net1(x_train)
        loss = criterion(y_pred, y_train)
        optimizer1.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer1.step()
    loss1_list.append(criterion(net1(x_val), y_val).item())

    # 训练模型 2
    net2 = Net2()
    optimizer2 = torch.optim.Adam(net2.parameters(), lr=0.01)
    for epoch in range(100):
        y_pred = net2(x_train)
        loss = criterion(y_pred, y_train)
        optimizer2.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer2.step()
    loss2_list.append(criterion(net2(x_val), y_val).item())

# 输出结果
print('Model 1 average validation loss:', sum(loss1_list) / len(loss1_list))
print('Model 2 average validation loss:', sum(loss2_list) / len(loss2_list))

这里我们使用了 100 个 epoch 进行训练，你可以根据你的需求进行修改。最后，输出结果将给出每个模型的平均验证损失。