pytorch搭建网咯

要使用PyTorch搭建神经网络，首先需要导入PyTorch库。可以使用以下代码进行导入：

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

接下来，可以定义一个自定义的神经网络类，继承自`nn.Module`。在这个类中，可以定义网络的结构、前向传播过程等。以下是一个简单的例子：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        # 定义网络的层
        self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, out_features)
        
    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在上述代码中，`nn.Linear`定义了一个线性层，`nn.ReLU`定义了一个ReLU激活函数。在`forward`方法中，定义了网络的前向传播过程。

接下来，可以实例化这个自定义的神经网络类，并指定损失函数和优化器。例如：

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate)

在训练过程中，可以使用这个网络进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。具体的训练过程可以根据实际需求进行编写。

以上是一个简单的示例，你可以根据实际问题和网络结构的复杂程度来进行适当的调整和扩展。