使用Python训练神经网络（nn_train.py）

在机器学习和深度学习中，神经网络是一种重要的模型，用于解决各种问题，如图像分类、语音识别和自然语言处理。在本文中，我们将讨论如何使用Python编写一个脚本（nn_train.py），来训练一个神经网络模型。

首先，我们需要准备训练所需的数据集。数据集是神经网络的输入，通常包含输入特征和相应的标签。在命令行参数中，我们使用"-d"选项指定数据集的路径。假设我们的数据集是一个CSV文件，其中包含特征列和标签列。我们可以使用Python的pandas库来加载和处理数据集。

接下来，我们需要选择一个适合我们问题的神经网络模型。在命令行参数中，我们使用"-m"选项指定模型的类型或配置。常见的神经网络模型包括多层感知器（Multilayer Perceptron）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。根据问题的性质和数据集的特点，我们可以选择合适的模型。

在训练神经网络之前，我们还需要对标签进行编码。在命令行参数中，我们使用"-l"选项指定标签编码器的路径。标签编码是将标签转换为模型可以理解的数值形式的过程。常见的标签编码方法包括独热编码（One-Hot Encoding）和标签映射（Label Mapping）。我们可以使