从导入模块、定义网络结构到训练和评估网络性能，10 分钟即可掌握在 PyTorch 中构建深度神经网络的基本组件、步骤和代码实现。

深度神经网络（Deep Neural Networks， DNNs），也被称为人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），已成为当今机器学习任务中最流行、最成功的方法之一。这些网络能够表示数据中的复杂关系，并在图像分类、自然语言处理、语音识别和智能机器人等各种应用中取得了卓越成果。

在这篇博文中，我们将向您展示如何在流行的深度学习框架 PyTorch 中构建深度神经网络。首先，我们将简要介绍深度神经网络及其应用领域。接着，我们将深入探讨在 PyTorch 中构建深度神经网络的过程，包括基本组件、步骤和代码实现。最后，我们将讨论如何在验证或测试数据集上测试和评估深度神经网络的性能。

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一、在 PyTorch 中构建深度神经网络