使用Python和pytorch帮我生成一个神经网络。数据集分为训练集和测试集，输入层为二维输入，即输入两个特征，包含3个隐藏层，其中前两个隐藏层每个包含7个神经元，第三个隐藏层包含4个神经元,输出层应为1维，即输出一个分类结果，判断输入是蓝色或是红色。Epoch为300，使用ReLu作为激活函数，学习率为0.03。使用accuracy作为creteria metric，并包含使用以上神经网络进行预测以及使用accuracy进行评价的功能。

好的，以下是使用Python和pytorch生成神经网络的代码：

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

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 7)
        self.fc2 = nn.Linear(7, 7)
        self.fc3 = nn.Linear(7, 4)
        self.fc4 = nn.Linear(4, 1)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.fc1(x))
        x = self.relu(self.fc2(x))
        x = self.relu(self.fc3(x))
        x = self.fc4(x)
        return x

# 定义训练函数
def train(net, trainloader, criterion, optimizer, epoch):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))

# 定义测试函数
def test(net, testloader, criterion):
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in testloader:
            inputs, labels = data
            outputs = net(inputs)
            predicted = torch.round(outputs)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('Accuracy: %.2f %%' % (100 * correct / total))

# 定义数据集
trainset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.Tensor([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]),
                                          torch.Tensor([[0], [1], [1], [0]]))
testset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.Tensor([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]),
                                         torch.Tensor([[0], [1], [1], [0]]))

# 定义数据加载器
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=1, shuffle=True)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=1, shuffle=False)

# 定义神经网络模型、损失函数和优化器
net = Net()
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)

# 训练神经网络
for epoch in range(300):
    train(net, trainloader, criterion, optimizer, epoch)
    test(net, testloader, criterion)

这段代码会生成一个包含3个隐藏层的神经网络，其中前两个隐藏层每个包含7个神经元，第三个隐藏层包含4个神经元，输出层为1维，即输出一个分类结果，判断输入是蓝色或是红色。Epoch为300，使用ReLu作为激活函数，学习率为0.03。使用accuracy作为creteria metric，并包含使用以上神经网络进行预测以及使用accuracy进行评价的功能。