pytorch nn.module构建神经网络

PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了许多用于构建神经网络的工具。其中，nn.Module是用于构建神经网络的基础类。下面是使用nn.Module构建神经网络的一般步骤：

1. 导入所需的库

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义神经网络类

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 定义神经网络的各个层
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        
    def forward(self, x):
        # 定义神经网络的前向传播过程
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 4*4*50)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

上述代码定义了一个包含两个卷积层和两个全连接层的神经网络。其中，nn.Conv2d表示卷积层，nn.Linear表示全连接层，nn.MaxPool2d表示池化层。在forward函数中，定义了神经网络的前向传播过程，即各层之间的运算顺序。

3. 创建神经网络对象

net = Net()

通过Net()创建一个神经网络对象。

4. 训练神经网络

训练神经网络的具体过程需要根据具体的任务来进行设计，可以参考PyTorch官方文档中的相关教程。