文章目录前言1. 无需pytorch也可以做神经网络1.1 数据准备(代码片段1)1.2 非pytorch训练(代码片段2)2. 融入pytorch内置函数3. 进一步封装和改进4. 将实验做完整4.1 使用Dataset和Dataloader进行加载数据4.2 增加验证集5. 使得学习和反向传播过程更加简便5.2 完全展示6. 框架多样性6.1 使用卷积神经网络6.2 使用序贯模型6.3 适用性更广——封装Dataloader6.4 更快的训练——使用GPU7. 小结 前言 上一章中我们主要介绍了pytorch的一些常用的层和一些定义,本章中,我们主要介绍一个简单的训练的例子,以最常见的MN