使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft：使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏，要求用到torch来完成代码

好的，让我们来实现这个任务。首先需要导入必要的库：PyTorch、pandas、numpy和sklearn中的KFold。

import torch
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold

接下来，我们需要加载数据并将其拆分为训练和测试集。我们可以使用pandas来完成这个过程。

data = pd.read_csv('housing_renamed.csv')
X = data.drop('value_per_sq_ft', axis=1).values
y = data['value_per_sq_ft'].values

# 定义3折交叉验证
kf = KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=42)

# 对每一次交叉验证进行训练和评估
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 构建神经网络模型1
    model1 = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(X_train.shape[1], 64),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(64, 1)
    )
    
    # 定义损失函数和优化器
    criterion = torch.nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model1.parameters(), lr=0.001)
    
    # 训练模型
    for epoch in range(1000):
        optimizer.zero_grad()
        inputs = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(X_train).float())
        targets = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(y_train).float())
        outputs = model1(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 评估模型
    with torch.no_grad():
        inputs = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(X_test).float())
        targets = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(y_test).float())
        outputs = model1(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        print(f"Model 1: MSE on test set: {loss.item()}")

    # 构建神经网络模型2
    model2 = torch.nn.Sequential(
        torch.nn.Linear(X_train.shape[1], 128),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(128, 64),
        torch.nn.ReLU(),
        torch.nn.Linear(64, 1)
    )
    
    # 定义损失函数和优化器
    criterion = torch.nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model2.parameters(), lr=0.001)
    
    # 训练模型
    for epoch in range(1000):
        optimizer.zero_grad()
        inputs = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(X_train).float())
        targets = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(y_train).float())
        outputs = model2(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 评估模型
    with torch.no_grad():
        inputs = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(X_test).float())
        targets = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(y_test).float())
        outputs = model2(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        print(f"Model 2: MSE on test set: {loss.item()}")

在这段代码中，我们首先使用pandas来加载数据并将其拆分为训练和测试集。然后，我们定义了一个3折交叉验证，对于每一次交叉验证，我们都构建了两个不同的神经网络模型，分别是`model1`和`model2`。模型1只有一个隐藏层，而模型2有两个隐藏层。在每次交叉验证中，我们都对这两个模型进行训练，并使用均方误差（MSE）作为损失函数来评估它们的性能。最后，我们输出了两个模型在测试集上的MSE。

注意，在训练和评估过程中，我们使用了`torch.autograd.Variable`来将numpy数组转换为PyTorch张量。这可以帮助我们在PyTorch中进行自动微分和梯度下降。我们还使用了Adam优化器来更新模型的参数。