1. 四部曲
1）forward; 2) 计算误差 ；3）backward; 4) 更新
eg:
1）outputs = net(inputs)
2）loss = criterion(outputs, labels)
3）loss.backward()
4）optimizer.step()
其中，每步关键
1）定义网络
2）定义loss: criterion = nn.CrossEntropyLoss()
3）自动求导
4) 定义优化方法： optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
由此，麻烦的是1），2）
2.