Pytorch定义一个MLP模块用于回归任务预测，输入特征有13个，15000个数据点，4个隐藏层

好的，我可以为您提供一个PyTorch中定义的MLP模块用于回归任务预测。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(MLP, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        
        self.layers = nn.ModuleList()
        self.layers.append(nn.Linear(input_size, hidden_size))
        
        for _ in range(num_layers-1):
            self.layers.append(nn.Linear(hidden_size, hidden_size))
        
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_size, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, self.input_size)
        
        for layer in self.layers:
            x = torch.relu(layer(x))
        
        output = self.output_layer(x)
        return output

在这个示例中，我们定义了一个名为`MLP`的类，继承自`nn.Module`。构造函数`__init__`接受输入特征的大小`input_size`、隐藏层的大小`hidden_size`和隐藏层数量`num_layers`作为参数。在构造函数中，我们创建了一个包含`nn.Linear`层的`ModuleList`，并将输入层和隐藏层添加到其中。然后，我们通过循环创建了剩下的隐藏层，并将它们添加到`ModuleList`中。最后，我们添加了一个输出层，该层由一个线性层`nn.Linear`组成。

在前向传播函数`forward`中，我们首先将输入数据`x`展平为2D张量。然后，我们通过循环遍历隐藏层，并将激活函数`torch.relu`应用于每个隐藏层的输出。最后，我们将最后一个隐藏层的输出传递给输出层，得到回归任务的预测结果。

您可以根据需要调整隐藏层的大小和数量。要使用这个MLP模块进行回归任务的预测，您可以创建一个MLP实例，并将输入数据传递给它的`forward`函数。