多层感知机（MLP）示例

通过5个条件判定一件事情是否会发生，5个条件对这件事情是否发生的影响力不同，计算每个条件对这件事情发生的影响力多大，写一个多层感知机模型pytorch程序,最后打印5个条件分别的影响力。

一

在多层感知机（MLP）模型中，输入特征（本例中的5个条件）通过多个全连接层进行非线性变换，最终产生输出。与线性模型不同，MLP能够学习特征之间的复杂交互，并且通过隐藏层的激活函数引入非线性。

影响力或特征重要性的概念在MLP中并不像在线性模型中那样直接。不过，我们可以通过查看训练后模型的权重来尝试理解每个输入特征对输出的相对贡献。然而，必须注意，单个权重的解释性有限，因为它们在多层网络中与其他权重和激活函数共同作用。

以下是一个使用PyTorch实现的简单多层感知机模型，该模型通过5个条件来预测一件事情是否会发生，并在训练结束后打印出第一层全连接层的权重，作为每个条件对输出的相对重要性的近似。

import torch 
import torch.nn as nn 
import torch.optim as optim 
import numpy as np 

# 假设有5个条件作为输入特征 
num_conditions = 5 
# 隐藏层的大小 
hidden_size = 10 
# 输出层的大小（二分