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我们通过继承nn.Module类来定义自己的网络。在__init__方法中，我们初始化网络的各层，包括全连接层和激活函数。然后在forward方法中，我们定义数据如何通过网络流动。恭喜你！你已经成功构建并训练了你的第一个PyTorch神经网络。虽然这是一个简单的模型，但它包含了所有深度学习项目的核心要素。掌握了这些基础后，你可以继续探索更复杂的网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于图像处理，或循环
深度学习作为机器学习的一个重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。PyTorch是由Facebook人工智能研究团队开发和维护的一个开源深度学习框架，以其动态计算图、直观的API设计和强大的GPU加速能力，深受研究人员和开发者的喜爱。相较于其他框架，PyTorch提供了更佳的灵活性和调试便利性，使得构建和训练复杂的神经网络模型变得更加高效。
