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 写一个神经网络，我输入立方体投影线段的三视图坐标，输出分类和长宽高 

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F# 假设每个视图有8个顶点，每个顶点有2个坐标值，因此每种视图有16个输入特征
input_dim = 16 * 3  # 正视图、俯视图、侧视图class CubeDimensionPredictor(nn.Module):def __init__(self):super(CubeDimensionPredictor, self).__init__()# 定义全连接层self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128)self.fc2 = nn.Linear(128, 64)self.fc3 = nn.Linear(64, 3)  # 输出立方体的长宽高# Dropout层用于防止过拟合self.dropout = nn.Dropout(0.5)def forward(self, x):x = F.relu(self.fc1(x))x = self.dropout(x)x = F.relu(self.fc2(x))x = self.dropout(x)x = self.fc3(x)  # 回归问题不使用激活函数return x# 实例化模型
model = CubeDimensionPredictor()# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()  # 使用均方误差作为损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 示例：生成一些假数据进行训练
# X_train: 形状为 (样本数, input_dim) 的张量，包含所有视图的坐标
# y_train: 形状为 (样本数, 3) 的张量，包含对应的真实长宽高值
# 注意：这里仅展示如何构造数据和训练循环，你需要根据自己的数据集调整X_train = torch.randn(1000, input_dim)  # 示例随机输入
y_train = torch.randn(1000, 3)  # 示例随机输出# 训练模型
epochs = 100
for epoch in range(epochs):model.train()optimizer.zero_grad()  # 清空梯度outputs = model(X_train)  # 前向传播loss = criterion(outputs, y_train)  # 计算损失loss.backward()  # 反向传播optimizer.step()  # 更新权重if (epoch+1) % 10 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

放这了明天接着搞