1.配置python的解释器为pytorch； 2.初始化数据： 3.输入数据； 4.搭建神经网络（三层）； 5.将网络搬至cpu或gpu加速； 6.使用visdom，使监视数据可视化； 7.训练网络； 8.测试，得到结果。

好的，下面是详细的步骤：

1. 配置Python的解释器为PyTorch
在安装好PyTorch后，可以在命令行中输入以下命令检查是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)

2. 初始化数据
首先，需要准备好数据集。PyTorch 中常用的数据集有 MNIST、CIFAR-10/100、ImageNet 等。以 MNIST 为例，可以从 torchvision 中导入数据集。

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据变换
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 加载数据集
train_set = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=data_transforms)
test_set = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=data_transforms)

# 定义数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=False)

3. 输入数据
在搭建神经网络前，需要先了解输入数据的格式和形状。以 MNIST 数据集为例，每张图片大小为 28x28，单通道灰度图像。因此，每个样本的形状为 (1, 28, 28)，其中 1 表示通道数。

inputs, labels = next(iter(train_loader))
print(inputs.size())  # torch.Size([32, 1, 28, 28])
print(labels.size())  # torch.Size([32])

4. 搭建神经网络
在 PyTorch 中，可以通过继承 nn.Module 类来搭建神经网络。以下是一个三层全连接网络的例子：

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

5. 将网络搬至 CPU 或 GPU 加速
为了加速神经网络的训练和推理，可以将网络搬至 GPU 上运行。使用以下代码将网络搬至 GPU 上：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)

6. 使用 Visdom，使监视数据可视化
Visdom 是一个用于科学研究和应用中的可视化工具。它支持 PyTorch 中的可视化，可以方便地实时监测和可视化训练过程中的损失函数和准确率等数据。以下是一个使用 Visdom 可视化训练过程的例子：

import visdom

viz = visdom.Visdom()

# 定义窗口和图表名称
win = viz.line(
    X=torch.zeros((1,)),
    Y=torch.zeros((1,)),
    opts=dict(
        xlabel='Epoch',
        ylabel='Loss',
        title='Training Loss',
        legend=['Loss']
    )
)

# 更新窗口
viz.line(
    X=torch.ones((1,)) * epoch,
    Y=torch.Tensor([train_loss]),
    win=win,
    update='append'
)

7. 训练网络
在训练神经网络之前，需要定义损失函数和优化器。常用的损失函数有交叉熵损失函数，常用的优化器有随机梯度下降法（SGD）、Adam 等。以下是一个训练神经网络的例子：

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

for epoch in range(10):
    train_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        train_loss += loss.item()

    train_loss /= len(train_loader)
    print('Epoch: {}, Train Loss: {:.6f}'.format(epoch+1, train_loss))

8. 测试，得到结果
在训练完成后，可以使用测试集来测试网络的准确率。以下是一个测试神经网络的例子：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

        outputs = net(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * correct / total))