一、神经网络：像 “流水线” 一样工作

神经网络核心就 4 个 “打工人”，分工明确又默契：

• 层（Layer）：流水线的 “加工站”，把输入的数据（比如图片像素）变成新的 “半成品”（特征）。
• 模型（Model）：整条流水线，把一堆 “加工站” 按顺序串起来，从输入到输出完成全流程。
• 损失函数：“质检员”，专门挑毛病 —— 计算模型预测结果（比如猜图片是猫）和真实答案（实际是狗）的差距，差距越大，“脸色” 越差。
• 优化器：“改进师”，根据 “质检员” 的反馈，调整流水线的 “零件”（比如层的参数），让下次预测更准。

这四者配合起来，就是神经网络 “学习进步” 的全过程～

二、PyTorch 核心工具：两大 “神器” 二选一

PyTorch 给我们准备了两套搭建模型的工具，就像 “全自动咖啡机” 和 “手动手冲壶”，各有擅长：

• nn.Module：如同 “智能家电”，自带参数管理能力，无需手动处理权重、偏置等参数，适合用于搭建卷积层、全连接层这类需要 “记住参数” 的组件。
• nn.functional：好似 “手动工具”，是单纯的 “干活机器”，参数得自己准备和传递，适用于使用激活函数（如 ReLU）、池化层等 “用完即走” 的功能。

三、搭建模型：3 种 “搭积木” 玩法

用 PyTorch 搭模型，就像拼乐高，有简单款也有进阶款，新手老手都能玩：

1. 基础款：继承 nn.Module “从零拼”

适合想搞懂每一步的新手。先定义一个 “积木套装”（继承 nn.Module），然后在套装里逐个放 “积木”（层），最后告诉 PyTorch “积木要按什么顺序拼”（写 forward 函数）。

比如拼一个识别手写数字的模型：先把 28×28 的图片 “压平”（Flatten）成 784 个点，再用两个 “全连接层”（Linear）加工，中间加 “批量归一化”（BatchNorm1d）让模型更稳定，最后用 Softmax “猜” 是 0-9 中的哪个数字。

2. 快捷款：用 nn.Sequential “按顺序堆”

如果积木是按直线排列的，直接用 nn.Sequential “一路堆过去” 就行，省掉写 forward 函数的麻烦。有三种堆法：

• 直接丢零件：nn.Sequential(Flatten(), Linear(...), ReLU())，简单但零件没名字。
• 用 add_module 命名：给每个零件贴标签，比如add_module("压平层", Flatten())，方便后续查看。
• 用 OrderedDict：把零件和名字打包成字典，既有序又清晰。

3. 进阶款：“基础款 + 容器” 自由组合

当模型复杂到像 “多分支流水线” 时，就用 nn.Sequential、nn.ModuleList（像 “零件列表”，方便循环调用）、nn.ModuleDict（像 “零件字典”，按名字找零件）这些 “容器”，把零件分组管理。

比如把 “全连接层 + 批量归一化” 打包成一个 “小模块”，再把多个小模块拼起来，就像先拼乐高小组件，再组合成大模型～

四、自定义模块：打造 “专属积木”

遇到现成积木不够用？自己造！比如深度学习里超经典的 “残差块”（ResNet 的核心）：

• 普通残差块：把输入直接 “绕到” 输出端，和加工后的结果相加，让模型更容易学。
• 下采样残差块：如果输入和输出 “形状不匹配”（比如通道数不一样），就加个 1×1 的卷积层 “调整形状”，再和输出相加。

把这两种块组合起来，就能拼出 ResNet18 这样的 “大模型”，专门解决深层网络 “学不会” 的问题～

五、训练模型：6 步让模型 “学会干活”

搭好模型后，按这 6 步让它 “从菜鸟变高手”：

1. 加载数据：把数据集（比如 MNIST 手写数字）预处理好，变成模型能吃的 “格式”。
2. 选损失函数：比如分类问题用交叉熵损失（CrossEntropyLoss），让 “质检员” 更专业。
3. 选优化器：比如用 Adam、SGD，让 “改进师” 高效调整参数。
4. 循环训练：给模型喂数据，让它边学边调整参数，反复 “刷题”。
5. 验证测试：用没见过的 “新题”（测试集）检查模型学得怎么样。
6. 可视化：画个图看看训练时 “损失值” 是不是越来越小，“准确率” 是不是越来越高。

一句话总结

PyTorch 搭建神经网络，本质就是 “用 nn.Module/nn.functional 造零件，用各种容器拼模型，再通过‘训练六步曲’让模型学会干活”。从简单的 “直线流水线” 到复杂的 “多分支网络”，跟着这思路走，小白也能玩转深度学习～