【深入了解PyTorch】神经网络与模型训练过程详解
在本篇文章中，我们将深入探讨PyTorch深度学习中的神经网络和模型训练过程。我们将首先明确文章的主题和目的，以便读者了解在阅读完毕后能够掌握哪些知识和技能。接着，我们将介绍神经网络和模型训练的相关理论背景，以及在PyTorch中进行实际操作的过程。
一、文章主题和目的
本文的目标是帮助读者理解神经网络和模型训练的基本概念，掌握在PyTorch中构建和训练神经网络的方法。我们将详细解释每个步骤，并提供代码示例以帮助加深理解。在阅读完这篇文章后，你将能够：
- 理解神经网络和模型训练的基本概念
- 在PyTorch中创建和配置神经网络
- 掌握模型训练的过程和技巧，包括数据准备、损失函数选择、优化器使用和模型评估
- 运用所学知识实现一个简单的图像分类神经网络
二、神经网络和模型训练的理论基础
神经网络是一种用于模拟生物神经网络的算法结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。每一层包含多个神经元，每个神经元接收来自前一层的信息，并将其传递给下一层。神经网络的训练过程是通过调整网络中的权重和偏置来实现的，以使网络的输出能够正确地预测真实结果。
模型训练是指通过调整模型参数使模型在给定数据集上的性能达到最佳。这个过程通常包括以下步骤：
- 数据预