pytorch 搭建神经网络

你可以使用PyTorch来搭建神经网络。首先，你需要导入相关的库：

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

然后，你可以定义一个继承自`nn.Module`的类来构建你的神经网络模型。在这个类中，你需要定义网络的结构和前向传播过程。以下是一个简单的例子：

class YourModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YourModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

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

在上面的例子中，`YourModel`类有两个全连接层(`nn.Linear`)，分别是`fc1`和`fc2`。在`forward`方法中，输入`x`通过第一个全连接层后使用ReLU激活函数，并经过第二个全连接层输出。

接下来，你可以实例化你的模型，并定义损失函数和优化器：

model = YourModel()
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

在训练过程中，你可以通过向前传播计算输出值，然后计算损失，并通过反向传播更新参数：

 假设有输入数据x和标签y
output = model(x)
loss = loss_fn(output, y)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

以上是一个简单的PyTorch神经网络搭建的例子，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请继续提问。