利用的多层神经网络实现鸢尾花分类任务 要求： 1、同样迭代50次，每训练10次打印结果。 2、分别设置学习率为0.1，0.3，0.5，查看最终训练结果有何 差异。 3、把训练结果绘图展示，对比单层与多层神经网络在相同迭 代次数下准确率的差距。

好的，我明白了你的问题。针对你的要求，我可以给你一些实现的建议：

1. 首先，你需要准备好Iris数据集，并对数据进行预处理，如归一化、划分训练集和测试集等。

2. 接着，你可以构建一个多层神经网络的模型，例如使用PyTorch或TensorFlow等框架。你可以选择使用不同的激活函数、损失函数等，并尝试不同的网络结构。

3. 在训练过程中，你需要设置不同的学习率，例如0.1、0.3、0.5，并记录每次训练的准确率。

4. 在训练过程中，你可以每训练10次打印一次结果，查看不同学习率下的训练效果。

5. 最后，你可以将不同学习率下的训练结果绘图展示，并对比单层和多层神经网络在相同迭代次数下准确率的差距。

希望这些建议能对你有所帮助！