6.3.2. nn模块¶

使用:

import torch.nn as nn

torch.nn 模块包含了构建神经网络所需的各种类和函数。其中，nn 模块的一些重要组件包括:

1. 神经网络层（Layers）
    nn 模块提供了各种用于构建神经网络层的类
    如全连接层 (nn.Linear)、卷积层 (nn.Conv2d)、循环神经网络层 (nn.LSTM)
2. 激活函数（Activation Functions）
    nn 模块包含了常见的激活函数
    如 Softmax、Sigmoid、ReLU、Tanh
3. 损失函数（Loss Functions）
    用于定义模型训练过程中的损失函数
    如均方误差损失 (nn.MSELoss)、交叉熵损失 (nn.CrossEntropyLoss)
4. 优化器（Optimizers）
    包括用于优化模型权重的各种优化算法
    如随机梯度下降 (torch.optim.SGD)、Adam 优化器 (torch.optim.Adam)

通过导入 nn 模块，可以方便地使用这些组件来构建、训练和评估神经网络模型。例如，你可以使用 nn.Linear 来定义一个全连接层，然后使用其他模块来构建完整的神经网络结构。