使用pytorch编写一段使用分子光谱图预测分子结构的程序

下面是一段使用 PyTorch 编写的程序，它可以通过分子光谱图预测分子结构的简单实现：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义网络模型
class MolecularStructurePredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

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

# 初始化模型、损失函数和优化器
model = MolecularStructurePredictor(input_size=512, hidden_size=256, output_size=128)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    predictions = model(spectra)
    loss = criterion(predictions, structures)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印结果
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch + 1}/100], Loss: {loss.item()}')

这段代码实现了一个使用 PyTorch 的多层感知器（Multi-layer Perceptron，MLP）模型，可以通过分子光谱图预测分子结构。在训练过程中，模型使用平均平方误差（mean squared error，MSE）作为损失函数，并使用 Adam 优化器进行优化。

注意：这只是一个示例代码，它可能需要根据