神经网络的基本骨架——nn.Module（torch.nn里的Containers模块里的Module类）
**前置知识：
nn：neural network神经网络
1、torch.nn：与神经网络有关的库
Containers：torch.nn中的一个模块
Module：所有神经网络模型的基础类（Base class for all neural network modules）
注意：任何自定义的模型都应该继承自 nn.Module，并实现 __init__ 和 forward 方法，以定义模型的结构和前向传播的逻辑
2、x=torch.tensor(1.0)：将输入数据转为张量，因为模型期望收到张量（tensor）类型的输入
因为模型的操作（如加法、矩阵乘法等）都是在张量上进行的
张量可以简单理解为一种多维数组，用于表示数据
-
标量（0维张量）：一个单一的数字，比如
5 -
向量（1维张量）：一组数字，比如
[1, 2, 3]，可以看作是一条线上的点 -
矩阵（2维张量）：一个数字的表格，比如[ [1, 2], [3, 4] ]
-
更高维的张量（3维及以上）：想象一下一个立方体，里面有许多数字，比如颜色的RGB值。更高维的张量可以表示更复杂的数据结构，比如视频帧、三维图像等
3、forward方法：如何由input计算得到output
forward和__call__的联系：
forward 是你定义的前向传播逻辑，用于计算输出的方法
__call__ 是一个特殊方法，用于使得模型实例可以像函数一样被调用，并负责调用 forward 以及处理其他一些功能
所以能让实例像函数一样被调用的实际上是__call__而不是forward
**代码：
自定义新模型：
继承nn.Module基类——>重写__init__方法和forward方法
import torch
from torch import nn
class Xigua(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
def forward(self,input):
output=input+1
return output
xigua1=Xigua() #先实例化新模型类，才能把它作为工具（一般有__call__方法的都这样做）
x=torch.tensor(1.0)
output=xigua1(x)
print(output)原文地址：https://blog.csdn.net/2302_79795489/article/details/142822218
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