如何在PyTorch中定义一个简单的神经网络并进行训练？请提供代码示例。

在学习深度学习的过程中，理解如何在PyTorch中定义和训练神经网络是一个至关重要的步骤。为了帮助你掌握这一技能，我建议你查阅这本教程《深度学习入门：PyTorch实战教程》。这本教程详细讲解了PyTorch的基础知识和深度学习应用，非常适合初学者和希望提升技能的专业人士。

参考资源链接：[深度学习入门：PyTorch实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/3eev71xbzt?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要导入PyTorch库，并定义网络中的各个层。在PyTorch中，我们可以通过继承nn.Module类来创建我们自己的网络模型。下面是一个简单的全连接层神经网络示例：

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

# 定义一个简单的全连接神经网络
class SimpleNeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(SimpleNeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) 
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)  
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

# 实例化网络
net = SimpleNeuralNet(input_size=784, hidden_size=100, num_classes=10)

# 指定损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

在这个例子中，我们定义了一个具有一个隐藏层的简单神经网络，其中包含784个输入节点、100个隐藏节点和10个输出节点，适合MNIST数据集的分类任务。接着，我们选择了交叉熵损失函数和Adam优化器。

接下来，我们需要训练网络。这通常涉及以下步骤：

1. 加载并预处理数据集。
2. 定义数据加载器以批量读取数据。
3. 进行迭代训练，每次迭代包括：
- 前向传播：计算网络输出。
- 计算损失。
- 反向传播：计算损失相对于网络参数的梯度。
- 更新网络参数：优化器应用梯度更新。
4. 在验证集上评估模型性能，调整超参数。

完成这些步骤后，你将能够训练一个基本的深度学习模型。《深度学习入门：PyTorch实战教程》中提供了更详细的步骤和实践案例，帮助你深入理解并实践PyTorch的各个方面的知识。

参考资源链接：[深度学习入门：PyTorch实战教程](https://wenku.csdn.net/doc/3eev71xbzt?spm=1055.2569.3001.10343)