一共有45个样本点，输入是5维的，输出是一维的，输入是45*5的数组，输入是45*1的数组，生成一个表示这种映射关系的代码

下面是一个简单的示例代码，使用了 Python 和 PyTorch 来实现一个简单的全连接神经网络，将 45*5 的输入映射到一个 45*1 的输出。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(5, 1)  # 定义全连接层

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 初始化模型
net = Net()

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

# 构造数据
inputs = torch.randn(45, 5)
labels = torch.randn(45, 1)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 1000, loss.item()))

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    test_inputs = torch.randn(5, 5)
    test_outputs = net(test_inputs)
    print('Test outputs:', test_outputs)

这个示例代码中，我们定义了一个包含一个全连接层的神经网络，将 5 维的输入映射到 1 维的输出。我们使用均方误差作为损失函数，使用随机梯度下降作为优化器来训练模型。在训练过程中，我们将输入和标签数据传递给模型，通过反向传播来更新模型的参数。最后，我们使用训练好的模型来预测新的数据。