从 0 搭好你的第一个深度学习模型！| PyTorch 模型构建终极指南

从 0 搭好你的第一个深度学习模型！| PyTorch 模型构建终极指南

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导读 · 为什么这一章很重要？

在 PyTorch 中，写模型就像搭积木：你需要灵活、清晰地把各个“模块”拼成一个能跑的网络。而本章就是你的“模型搭建说明书”，从最基础的 nn.Module 原理，到多输入输出、模型调试保存技巧一网打尽。

你将收获：

• 模型构建的三种姿势（推荐用法 ✅）
• nn.Module 到底帮我们做了什么？
• 如何搭建一个「可调、可扩展」的深度网络
• 各种激活函数、归一化、Dropout 怎么加才对？
• 模型保存/加载/冻结技巧，迁移学习轻松用
• 拿什么工具看清你写的模型？

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1️⃣ 三种写模型的方式，哪种才是你的菜？

✅ 最推荐：继承 nn.Module

这几乎是所有 PyTorch 教材、工程项目的主流写法：

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.act = nn.ReLU()
        self.layer2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.act(self.layer1(x))
        x = self.layer2(x)
        return x

清晰、灵活、可调试。推荐指数：

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简洁派：nn.Sequential

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(128, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, 10)
)

结构简单写得快，但不支持分支、跳连、多个输入输出。

适合原型开发或结构简单的 MLP。推荐指数：

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高阶写法：函数式模型

import torch.nn.functi