torch.nn模块包含torch为我们准备好的各种层，方便我们调用以构建网络。我们主要介绍卷积层、池化层、激活函数层、循环层、全连接层等的相关使用方法。

在Pytorch中提供了多种高搭建网络的方式，我们这里会以一个简单的全连接神经网络作为例子来介绍pytorch中定义网络的两种方式：Module以及Sequential。在本文中我们将使用boston房价数据，分别使用Module以及Sequential两种方式来定义一个简单的全连接神经网络，并用于网络模型的训练。在最后我们会介绍模型的保存和加载的方法。...

torch.nn模块包含torch为我们准备好的各种层，方便我们调用以构建网络。我们主要介绍卷积层、池化层、激活函数层、循环层、全连接层等的相关使用方法。

对于搭建的网络，一般情况下我们使用默认的参数初始化就可以获得比较稳定的结果，但我们如果了解常用的参数初始化方法并加以使用，在某些情况下可以提高模型的精度。