本文深入探讨了PyTorch中的torch.nn模块，它是构建神经网络的基础。nn.Module作为核心容器，通过__init__初始化网络结构，__forward__定义前向传播过程。学习者可以通过pytorch官方文档的Containers部分了解更多信息，并利用pycharm的Generate功能加速代码编写。在实践中，首先创建nn.Module子类，然后实例化模型，最后通过模型对象进行前向计算得到输出。
学习内容：torch.nn
nn解释为Netural network
学习方法：打开pytorch的官方界面查阅资料库
（传送门：torch.nn — PyTorch 1.11.0 documentation）
Containers中Module：
Module相当于赛车模型，定义的两个函数相当于对赛车进行改装。
阅读：
__init__进行初始化；__forward__神经网络进行运算，input—》forward—》output。（反向传播backward）
Tips:使用pycharm中的code选项卡可以快捷地使用Generate快速生成代码
使用：
首先使用class model（nn.Module）建立模型，接着使用Test = model（）获取模型，可以将output=Test（input）获得输出值。
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