定义神经网络结构：首先确定神经网络的层数、每一层的神经元数量和激活函数等结构参数。
初始化网络参数：初始化神经网络的权重和偏置，可以使用PyTorch提供的初始化函数。
定义损失函数：选择适合任务的损失函数，例如均方误差损失函数（MSE）或交叉熵损失函数等。
定义优化器：选择合适的优化器来更新神经网络的参数，常用的优化器有SGD、Adam等。
模型训练：将输入数据通过神经网络前向传播得到预测结果，计算损失函数，然后反向传播更新网络参数，重复这个过程直到损失函数收敛。
模型评估：用测试集数据对模型进行评估，计算模型在测试集上的准确率或其他性能指标。
模型保存和部署：保存训练好的模型参数，可以将模型部署到生产环境中使用。
