本文介绍了PyTorch中的神经网络模块torch.nn的基本概念和使用方法。主要内容包括： 神经网络结构概述：解释了经典数字识别模型的前馈神经网络架构，包含输入层、隐藏层和输出层 神经网络定义：演示了如何通过继承nn.Module类来构建神经网络，包括卷积层、线性层等需要学习参数的层，以及ReLU激活函数、池化层等无参数的运算操作 神经网络训练流程：包括定义可学习参数、数据迭代、前向传播、计算损

江理校园网自动认证和断网重连一看就会！其他高校按需修改即可！