torch.nn与torch.nn.functional有何关联及差异

`torch.nn`是PyTorch中的一个模块，它提供了一组用于构建神经网络的类和函数。这些类和函数封装了很多常见的神经网络层和操作。`torch.nn`中的类主要是用于定义可训练的模型参数（例如权重和偏差），而函数则主要用于定义不需要可训练参数的操作（例如激活函数、池化操作等）。

`torch.nn.functional`也是PyTorch中的一个模块，它包含了很多与神经网络相关的函数，这些函数可以直接调用。与`torch.nn`不同的是，`torch.nn.functional`中的函数是没有状态的。这意味着它们不会保存任何可训练的参数。因此，`torch.nn.functional`中的函数通常用于那些不需要学习参数的操作，例如激活函数、池化操作、归一化等。

因此，`torch.nn`和`torch.nn.functional`的区别在于，前者提供了一组可训练的模型参数，并且将这些参数封装到类中，后者则提供了一组不需要可训练参数的操作函数。在实际应用中，通常需要同时使用这两个模块来构建神经网络。