<prompt> Unda hati ya Python inayotumia PyTorch kuunda mtandao rahisi wa neural na safu moja iliyofichwa na uifunze juu ya shida ya XOR.PLINFORMAT  <response>: kuagiza tochiagiza tochi.nn kama nnagiza tochi.optim kama bora Bainisha seti ya data ya XORX tochi.tensor0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, dtypetorch.float32Y tochi.tensor0, 1, 1, 0, dtypetochi.float32darasa SimpleNNnn.Module: def __init__binafsi: superRahisiNN, binafsi.__init__ self.layer1 nn.Linear2, 2 self.layer2 nn.Linear2, 1 def mbele binafsi, x: x tochi.sigmoidself.layer1x x tochi.sigmoidself.layer2x kurudi x Anzisha mtandao wa neural, kazi ya upotezaji na kiboreshajimfano SimpleNNkigezo nn.BCELoss Upotezaji wa Binary Cross Entropy kwa uainishaji wa binaryoptimizer optim.SGDmodel.parameters, lr0.5 Kushuka kwa Gradient ya Stochastic Funza mfanoenzi 10000kwa enzi katika masafa zama: Pasi ya mbele matokeo mfanoX hasara kigezo matokeo, Y Pasi ya nyuma na uboreshaji optimizer.zero_grad hasara.nyuma optimizer.step ikiwa zama 1 1000 0: chapafEpoch epoch1epochs, Hasara: loss.item:.4f Jaribu mfano uliofunzwana torch.no_grad: test_output mfanoX ilivyotabiriwa test_output 0.5.float usahihi iliyotabiriwa Y.jumla.kipengee leniY chapafUsahihi: usahihi 100:.2f 