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，并包含使用训练后的模型进行预测以及使用accuracy进行评价的功能。

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)

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

# 定义训练和测试函数
def train(model, train_loader, optimizer, criterion):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

def test(model, test_loader, criterion):
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            output = model(data)
            test_loss += criterion(output, target).item()
            pred = torch.round(output)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)
    print('Test set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset), accuracy))

# 定义训练和测试数据集
train_data = torch.tensor([[0, 1], [1, 0], [1, 1], [0, 0]], dtype=torch.float32)
train_target = torch.tensor([[1], [1], [0], [0]], dtype=torch.float32)
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_data, train_target)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True)

test_data = torch.tensor([[0, 1], [1, 0], [1, 1], [0, 0]], dtype=torch.float32)
test_target = torch.tensor([[1], [1], [0], [0]], dtype=torch.float32)
test_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(test_data, test_target)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)

# 初始化模型、优化器和损失函数
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.03)
criterion = nn.BCELoss()

# 训练模型
for epoch in range(1, 301):
    train(model, train_loader, optimizer, criterion)
    if epoch % 50 == 0:
        test(model, test_loader, criterion)

# 使用训练后的模型进行预测
input_data = torch.tensor([[1, 0]], dtype=torch.float32)
output = model(input_data)
print('Prediction:', torch.round(output))

# 使用accuracy进行评价
test(model, test_loader, criterion)

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

至于"lua closure factory 完整代码"和"中文加密"的问题，由于它们都涉及到编程类的问题，所以我可以回答。但是由于缺乏具体的问题描述，我无法提供更详细的答案。如果您有具体的问题，请随时提出，我会尽力回答。