pytorch 实现BP神经网络

Pytorch实现BP神经网络有多种方法，其中一种比较常用的方法是使用Sequential()方法。首先，我们需要导入torch.nn和torch.optim模块，然后使用torch.nn.Sequential()来定义一个空的神经网络模型。接着，通过调用add_module()方法向模型中添加各个层，比如全连接层（Linear）和激活函数层（ReLU）。最后，定义一个优化器（optimizer）以及损失函数（loss function），并在每次迭代中使用反向传播（backpropagation）来更新模型的权重和偏置。