net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))

这段代码定义了一个具有单隐藏层的多层感知机。它使用了PyTorch库中的nn.Sequential()函数来构建一个神经网络模型。该模型包含三个层：输入层、隐藏层和输出层。输入层的大小为4，隐藏层的大小为8，输出层的大小为1。隐藏层使用了ReLU激活函数。

以下是一个示例代码，演示了如何创建这个神经网络模型并打印隐藏层的状态字典：

import torch
from torch import nn

net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))
print(net[2].state_dict())

这段代码首先导入了torch和nn模块，然后使用nn.Sequential()函数创建了一个神经网络模型net。接着，使用print语句打印了隐藏层的状态字典。

注意：在引用中的代码中，nn.ReLU应该是nn.ReLU()，需要在ReLU后面加上括号。