Neural Network
可以使用torch.nn包构造神经网络
nn取决于autograd定义的模型并区分它们。一个nn.Module包含层和一种方法forward(input)，它返回output
例如，查看对数字图像进行分类的网络
它是一个简单的前馈网络。它接受输入，一个接一个地通过及各层输入，然后最终给出输出
神经网络的典型训练程序如下：
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定义一些具有可学习参数（或权重）的神经网络
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迭代输入数据集
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通过网络处理输入
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计算损失（输出距离正确多远）
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将渐变传播回网络参数
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通常使用简单的更新规则更新网络权重
weight = weight - learning_rate * gradient