第二章：PyTorch 模型构建
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第二章：PyTorch 模型构建 第二章：PyTorch 模型构建 2.1 : 模型构建的基石 在 PyTorch 中，构建任何神经网络模型，都离不开 类。 是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类，它提供了一种结构化的方式来组织和管理模型的各个组成部分。任何自定义的模型都必须继承自 。 的核心功能： 参数管理: 能够自动追踪和管理模型中所有可学习的参数（例如，权重和偏置）。 设备管理: 可以方便地将模型及其参数移动到不同的设备上，例如 CPU 或 GPU。 模块化构建: 允许我们将模型分解为更小的、可重用的模块，从而构建复杂的神经网络。 前向传播定义: 通过重写 方法，我们可以定义模型的前向传播逻辑，即输入数据如何通过模型进行计算并产生输出。 代码实践 2.1.
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