给我一个网络的代码，用pytorch

### 回答1：
以下是一个使用 PyTorch 实现的简单的神经网络代码：

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(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

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

# 定义训练数据和标签
inputs = torch.randn(3, 10)
labels = torch.tensor([[, 1], [1, ], [, 1]])

# 初始化模型和优化器
net = Net()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()

# 使用模型进行预测
test_inputs = torch.randn(2, 10)
test_outputs = net(test_inputs)
print(test_outputs)

### 回答2：
下面是一个示例的网络代码，使用PyTorch库。这个网络是一个简单的全连接神经网络，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。我们将使用Mnist数据集进行训练和测试，以正确识别手写数字。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms

# 定义网络结构
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.hidden = nn.Linear(784, 256)  # 输入层到隐藏层的线性变换
        self.output = nn.Linear(256, 10)   # 隐藏层到输出层的线性变换

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)   # 将输入的张量展平成一位向量
        x = torch.relu(self.hidden(x))  # 使用ReLU激活函数处理隐藏层输出
        x = self.output(x)    # 输出层直接输出结果，不使用激活函数
        return x

# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 创建网络实例
model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练网络
num_epochs = 5
for epoch in range(num_epochs):
    total_loss = 0
    for images, labels in train_loader:
        images = Variable(images)
        labels = Variable(labels)
        
        optimizer.zero_grad()   # 清零梯度缓存
        outputs = model(images)  # 输入图像并获得模型的输出
        loss = criterion(outputs, labels)  # 计算损失
        loss.backward()          # 反向传播
        optimizer.step()         # 更新参数
        
        total_loss += loss.item()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, total_loss))

# 在测试集上评估模型
correct = 0
total = 0
for images, labels in test_loader:
    images = Variable(images)
    outputs = model(images)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    total += labels.size(0)
    correct += (predicted == labels).sum()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

这个网络会在训练集上进行5个epoch的训练，并在测试集上评估模型的准确率。请确保在运行代码之前先安装所需的依赖库，例如torch和torchvision。同时，还需要在合适的路径下下载并准备好Mnist数据集。

### 回答3：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义网络
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

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

# 定义输入数据
inputs = torch.randn(1, 10)

# 创建网络对象
net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 前向传播、计算损失、反向传播更新参数
outputs = net(inputs)
labels = torch.tensor([1], dtype=torch.long)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

# 打印损失值
print(loss.item())