1. nn.Module介绍
pytorch是一个广泛使用的深度学习框架，nn.Module是其中一个很重要的模块化接口，它提供了一种方便的方式来构建复杂的神经网络。nn.Module是pytorch中所有神经网络的基类，我们可以通过建立自己的类来继承它，从而构建具有各种各样功能的网络。nn.Module提供了许多内置函数和方法，包括网络参数的可训练性、移动设备上的兼容性等等，方便我们更高效地进行深度学习模型的开发。
2. nn.Module的使用
2.1. 继承nn.Module
如果我们想定义一个新的神经网络，首先需要创建一个新的类并继承nn.Module，然后在其中定义神经网络的结构。下面我们来看一个简单的例子，定义一个两层全连接网络：
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
x = nn.functional.softmax(self.fc2(x), dim=1)
return x
在这个例子中，我们首先调用父类nn.Module的__init__()方法初始化网络，然后定义了两个全连接层，并在forward()函数中定义了整个神经网络的前向传播过程。注意到在forward()函数中我们使用了nn.functional中的函数，而不是直接调用全连接层本身。这是因为nn.Module提供的全连接层并没有实现前向传播过程，而是只提供了参数。
2.2. 网络参数
在定义完整个神经网络结构之后，我们可以通过调用nn.Module的parameters()方法来获取网络中的可训练参数。例如，在上面的例子中，我们可以通过以下代码获取两个全连接层中的权重和偏置：
net = Net()
params = list(net.parameters())
print(len(params))
print(params[0].size())
在这段代码中，我们首先创建了一个Net类的实例，并通过parameters()方法获取了网络中的所有可训练参数params。我们可以打印params的长度和第一个参数的shape，由此可以看出我们的网络有两层全连接，第一层的输入是784维，输出是256维，第二层的输入是256维，输出是10维。
2.3. 转移网络到GPU/CPU上
当我们定义了一个新的神经网络后，我们可以将其转移到GPU/CPU上进行训练。在转移网络到GPU上时，我们只需要将模型和数据都移到GPU上即可。具体代码如下：
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net.to(device)
在这个例子中，我们首先检查当前环境是否有可用的GPU，如果有则将模型和数据都转移到GPU上，否则转移到CPU上。
2.4. 损失函数
在我们定义完整个神经网络之后，我们还需要定义一个损失函数，来评估我们的网络预测结果与真实结果之间的差距。nn.Module提供了许多内置的损失函数，其中包括最常用的交叉熵损失函数。下面我们来看一个例子，定义一个交叉熵损失函数：
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
在这个例子中，我们直接使用了nn.Module提供的交叉熵损失函数，无需自己编写代码。至于损失函数的详细内容，我们将在后续文章中进行介绍。
3. 总结
在本文中，我们介绍了pytorch中一个重要的模块化接口nn.Module的使用。我们首先讲解了如何继承nn.Module来定义我们自己的神经网络，然后介绍了如何获取网络中的可训练参数、如何将模型转移到GPU/CPU上运行、如何定义损失函数等等。nn.Module的应用使得我们可以更高效地构建各种复杂的神经网络，并在其中加入各种自定义的层，为深度学习模型的开发提供了便利。同时，每个小标题都介绍了重要的内容，以加深读者对nn.Module的认识和理解。