torch.nn和torch.nn.functional的关系

torch.nn和torch.nn.functional是PyTorch中用于构建神经网络的两个模块。

torch.nn模块提供了一组类（如nn.Module）和函数，用于定义和组织神经网络的各个层和操作。它提供了许多常用的层（如卷积层、线性层、池化层等），并通过继承nn.Module类来构建自定义的神经网络模型。nn.Module类提供了一些必要的方法（如forward）来定义网络的前向传播逻辑。

torch.nn.functional模块包含了一些非学习参数的函数，用于定义神经网络的一些操作，如激活函数（如ReLU、sigmoid等）、池化操作、损失函数（如交叉熵损失函数）、归一化函数等。这些函数是无状态的，即它们不包含要学习的参数，只是对输入进行一些操作并返回结果。

实际上，torch.nn.functional中的函数往往是在torch.nn中的层的基础上进行封装，以便在不定义额外参数的情况下使用。因此，可以根据需求选择使用torch.nn中的层或者torch.nn.functional中的函数来构建神经网络。