在深度学习的世界里，PyTorch以其简洁优雅的接口成为开发者的宠儿。今天，让我们一起探索它的核心模块之一——`torch.nn`！✨

首先，导入必要的工具是第一步：

```python

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

```

这里特别提到了`torch.nn.functional`（缩写为`F`），它提供了许多灵活的函数式操作，比如激活函数（ReLU、Sigmoid等）和损失函数（CrossEntropyLoss、MSELoss等）。这些函数可以直接用于构建神经网络模型或处理中间数据。💡

那么，`torch.nn`到底有什么魔力？简单来说，它是搭建神经网络的核心工具箱。通过继承`nn.Module`类，我们可以轻松定义自己的网络结构。例如：

```python

class SimpleNet(nn.Module):

def __init__(self):

super(SimpleNet, self).__init__()

self.fc1 = nn.Linear(784, 256)

self.relu = nn.ReLU()

self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

def forward(self, x):

x = self.relu(self.fc1(x))

return self.fc2(x)

```

此外，`torch.nn`还支持自动求导、参数管理等功能，极大简化了调试与优化流程。无论是初学者还是资深开发者，都能从中受益匪浅！💪

如果你对PyTorch感兴趣，不妨从`torch.nn`开始深入探索吧！🚀