编码器-解码器网络可以用于不同类型的输入和输出。下面是一个使用PyTorch框架的代码示例，演示了如何构建一个简单的编码器-解码器网络，并将其应用于不同的输入和输出。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义编码器网络
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, hidden_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 定义解码器网络
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 定义输入和输出的维度
input_size = 100
hidden_size = 50
output_size = 10

# 创建编码器和解码器实例
encoder = Encoder()
decoder = Decoder()

# 定义输入和输出数据
input_data = torch.randn(1, input_size)
output_data = torch.randn(1, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(list(encoder.parameters()) + list(decoder.parameters()), lr=0.001)

# 训练编码器-解码器网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    
    # 前向传播
    encoded = encoder(input_data)
    decoded = decoder(encoded)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(decoded, output_data)
    
    # 反向传播和优化
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 打印训练信息
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

# 使用训练好的编码器-解码器网络进行预测
test_data = torch.randn(1, input_size)
encoded = encoder(test_data)
predicted = decoder(encoded)

print('Predicted output:', predicted)

在上述示例中，首先定义了一个简单的编码器网络和解码器网络，使用全连接层来实现。然后定义了输入和输出的维度，并创建了编码器和解码器的实例。

接下来，定义了输入数据和输出数据，并定义了损失函数和优化器。在训练过程中，不断更新网络参数，使得解码器的输出与真实输出之间的损失最小化。

最后，使用训练好的编码器-解码器网络进行预测，输出预测结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行更复杂的网络设计和调参。