构建一个ANN回归模型，其中输入层有两个神经元，有三个隐藏层，各有七个神经元，还有一个输出层，包含十个神经元

下面是一个使用PyTorch构建的满足你要求的ANN回归模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class RegressionANN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(RegressionANN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 7)  # 输入层到隐藏层1的全连接层
        self.fc2 = nn.Linear(7, 7)  # 隐藏层1到隐藏层2的全连接层
        self.fc3 = nn.Linear(7, 7)  # 隐藏层2到隐藏层3的全连接层
        self.fc4 = nn.Linear(7, 10)  # 隐藏层3到输出层的全连接层

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

model = RegressionANN()

该模型具有两个输入神经元，三个隐藏层（每个隐藏层都有七个神经元），以及一个输出层（包含十个神经元）。在每个隐藏层和输出层之间使用ReLU激活函数来引入非线性特性。

你可以使用上述代码作为起点，并根据自己的需求进一步调整和扩展模型。例如，你可以增加更多的隐藏层，调整每个隐藏层的神经元数量，或者使用其他激活函数等。