pytorch构件神经网络

以下是使用PyTorch构建神经网络的基本步骤：

1.导入必要的库和模块

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2.定义神经网络模型

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

3.实例化神经网络模型

net = Net()

4.定义损失函数和优化器

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

5.训练神经网络

for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(input)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

其中，input和target是训练数据和标签。