本文详细介绍了如何使用PyTorch构建神经网络，包括定义模型、实例化模型、选择损失函数和优化器以及训练模型的步骤。此外，还探讨了多分类任务中的评价指标，如精确度、召回率和F1分数，帮助读者理解如何评估和改进模型性能。
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的工具和功能，使我们能够方便地构建和训练神经网络模型。本文将介绍如何使用PyTorch搭建神经网络的流程，并讨论多分类任务中常用的评价指标。
- 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入PyTorch和其他必要的库。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
- 定义神经网络模型
首先，我们需要定义一个继承自nn.Module的类，该类将作为我们的
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