使用torch.nn包来构建神经网络。

上一讲已经讲过了autograd，nn包依赖autograd包来定义模型并求导。 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。

例如：

它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。

神经网络的典型训练过程如下：

1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型；
2. 在数据集上迭代；
3. 通过神经网络处理输入；
4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小)；
5. 将梯度反向传播回网络的参数；
6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则： weight = weight - learning_rate * gradient