有两个数据集，一个作为x，一个作为y，采用神经网络训练该模型，预测新的测试集，写出代码

好的，下面是使用Python和PyTorch框架编写的神经网络模型代码，用于训练数据集x和y，并对测试集进行预测：

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, 20) # 输入层10个神经元，隐藏层20个神经元
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1) # 隐藏层20个神经元，输出层1个神经元

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

# 定义训练函数
def train(net, x_train, y_train, epochs, learning_rate):
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate)
    for epoch in range(epochs):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(x_train)
        loss = criterion(outputs, y_train)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 定义测试函数
def test(net, x_test):
    outputs = net(x_test)
    return outputs

# 数据集的处理
x_train = torch.randn(100, 10) # 训练数据集x，100个样本，每个样本10个特征
y_train = torch.randn(100, 1) # 训练数据集y，100个样本，每个样本1个标签
x_test = torch.randn(10, 10) # 测试数据集x，10个样本，每个样本10个特征

# 实例化神经网络模型
net = Net()

# 训练神经网络模型
train(net, x_train, y_train, epochs=100, learning_rate=0.01)

# 测试神经网络模型
predictions = test(net, x_test)
print(predictions)

以上代码中，我们定义了一个包含一个隐藏层的神经网络模型（输入层10个特征，隐藏层20个神经元，输出层1个标签），使用均方误差（MSE）损失函数进行训练，采用随机梯度下降法（SGD）进行优化。在训练函数中，我们循环训练模型，每个epoch中将模型输出与真实标签计算MSE损失，并根据损失计算梯度并更新模型参数。在测试函数中，我们将测试数据输入到模型中，得到预测结果。最后，我们将测试结果打印输出。