pytorch中最常用的两个包：torch.nn和torch.optim

在使用pytorch搭建神经网络的时候，有两个最常用的包：torch.nn和torch.optim。torch.nn包中主要包含了用来搭建各个层的模块（Modules），比如全连接、二维卷积、池化等；torch.nn包中还包含了一系列有用的loss函数，这些函数也是在训练神经网络时必不可少的，比如CrossEntropyLoss、MSELoss等；另外，torch.nn.functional子包中包含了常用的激活函数，如relu、leaky_relu、prelu、sigmoid等。

而torch.optim包则主要包含了用来更新参数的优化算法，比如SGD、AdaGrad、RMSProp、 Adam等。

使用torch.nn包定义网络有两种常用的方法，一种是继承nn.Module类的方式，这种方式能够实现网络结构的自定义，尤其是当需要实现共享参数时，我们可以简单地在forward函数中重复使用同一个定义在__init__函数中的层；另外一种是使用torch.nn.Sequential进行定义，这种定义方法相对于第一种更加方便快捷就像在TensorFlow中定义网络一样。下面分别用代码展示了这两种定义方式：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2