在深度学习训练中，我们经常需要：修改官方预训练模型（VGG、ResNet）给网络新增网络层保存训练好的模型、断点续训加载模型继续训练/推理PyTorch 提供了两种保存模型、两种加载模型的方式，新手极易混淆、极易报错。本文结合 VGG16 实战代码，一次性彻底讲透，以后永远不用死记硬背。

python运行# 自定义卷积神经网络类，继承 nn.Module（所有 PyTorch 模型的基类）# 调用父类 nn.Module 的初始化方法，必须写，否则模型参数无法被正确注册# -------------------------- 卷积+池化层定义 --------------------------# 第1层卷积：输入通道3（RGB图像），输出通道32，卷积核5×5，padding=2

本文通过手动卷积演示代码和真实数据集卷积实战代码对比，彻底讲清 PyTorch 中两种卷积写法的核心区别：F.conv2d（固定卷积核、纯数学计算、用于理解原理）nn.Conv2d（可训练卷积核、网络层、用于真实模型训练）包含：4 维张量维度详解、reshape 扩维原因、卷积尺寸计算公式、模型初始化与前向传播流程、CIFAR10 真实图像卷积全过程。