本文从实战角度深入讲解PyTorch中CNN的实现和面向对象编程应用。内容分为五个递进模块：从基础CNN模块构建开始，详解卷积层参数配置和输出尺寸计算；深入剖析OOP三大特性（封装、继承、多态）在PyTorch中的具体体现；构建完整的图像分类网络架构；最后提供包含数据准备、模型训练、评估保存的完整实战流程。文章理论与实践并重，提供大量可运行代码示例，适合已掌握CNN基础原理、希望提升PyTorch