pytorch创建一个BP神经网络，可以处理10个输入，2个输出的非线性系统。提供具体代码

在PyTorch中，你可以使用nn模块来创建一个简单的前向传播（Forward Propagation）神经网络。这里是一个基本的例子，展示如何创建一个包含一层隐层的BP（反向传播）神经网络，用于处理10个输入和2个输出的非线性系统：

import torch
import torch.nn as nn

class NonLinearSystem(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=10, hidden_size=16, output_size=2):
        super(NonLinearSystem, self).__init__()
        
        # 输入到隐藏层的全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        # 隐藏层到输出层的全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

        # 使用ReLU作为激活函数
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        # 全连接层和ReLU
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        
        # 输出层，直接输出结果，不需要激活函数，因为这是回归任务
        out = self.fc2(x)
        return out

# 创建模型实例
model = NonLinearSystem()
# 假设我们有一个批量大小为1的10维输入数据
input_data = torch.randn(1, 10)
output = model(input_data)

在这个例子中，`NonLinearSystem`类继承自`nn.Module`，并定义了两个全连接层以及ReLU激活函数。`forward()`函数定义了网络的前向传播过程。