torch.nn怎么使用

torch.nn是PyTorch中用于神经网络建模和训练的模块。下面是使用torch.nn的基本步骤：

1. 导入必要的模块：

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义一个神经网络模型，继承自nn.Module类：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 定义神经网络的结构
        
    def forward(self, x):
        # 定义神经网络的前向传播过程
        return x

3. 实例化神经网络模型：

net = Net()

4. 定义损失函数：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

5. 定义优化器：

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

6. 训练模型：

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = net(inputs)
        # 计算损失
        loss = criterion(outputs, labels)
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

7. 测试模型：

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = net(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    accuracy = 100 * correct / total
    print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % accuracy)

以上就是使用torch.nn的基本步骤，具体的实现过程需要根据具体的问题进行调整。