torch.nn.functional和torch.nn

torch.nn.functional和torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的两个重要模块。

torch.nn是PyTorch中的一个模块，它包含了用于构建神经网络的各种类和函数。这些类和函数提供了许多常用的神经网络组件，如线性层、卷积层、池化层等。通过继承这些类，我们可以很方便地定义自己的神经网络模型。

torch.nn.functional是另一个模块，它包含了一些非常常用的函数，如激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）、池化函数（如MaxPool、AvgPool等）以及损失函数（如交叉熵损失函数CrossEntropyLoss等）。这些函数可以直接作为普通的Python函数来调用，而不需要定义一个类。

总的来说，torch.nn提供了一系列已经实现好的神经网络组件，而torch.nn.functional则提供了一些用于构建神经网络的常用函数。我们可以根据自己的需要选择使用哪个模块。