1. 库的导入，如：
   import torch
   from torch import nn
   from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
   等等

2. 数据集的定义——最终要有一个dataloader
   1）如果是从接口调用，那么可以直接按接口文档调用。
   2）如果是自定义数据集和加载，那么必须要有__init__、getitem、__len__三个类函数，如下：
   class TrainSet(Dataset):
   def init(self, X, Y):
   # 定义好数据体本身
   self.X, self.Y = X, Y

   def getitem(self, index):
   # 定义得到第index元素的值的方法
   return self.X[index], self.Y[index]

   def len(self):
   # 定义数据集长度
   return len(self.X)

3. 模型的定义
   1）如果是从接口调用，那么可以直接按接口文档调用。
   2）如果是自定义模型，那么必须要有__init__、forward两个类函数，如下：
   class NeuralNetwork(nn.Module):

   定义模型的层

   def init(self):
   super(NeuralNetwork, self).init()
   …

   定义前向传播函数

   def forward(self, x):
   …
   return y

4. 优化模型参数，示例：
   def train_loop(dataloader, model, loss_fn, optimizer, device):
   for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
   X = X.to(device)
   y = y.to(device)
   # 前向传播，计算预测值
   pred = model(X)
   # 计算损失
   loss = loss_fn(pred, y)
   # 反向传播，优化参数
   optimizer.zero_grad()
   loss.backward()
   optimizer.step()

5. 测试模型性能，示例：
   def test_loop(dataloader, model, loss_fn, device):
   test_loss, correct = 0, 0

   with torch.no_grad():
   for X, y in dataloader:
   X = X.to(device)
   y = y.to(device)
   # 前向传播，计算预测值
   pred = model(X)
   # 计算损失
   test_loss += loss_fn(pred, y).item()
   # 计算准确率
   correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()

if name == ‘main’:
6. 得到设备（cuda是gpu）
device = “cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”
print(f"Using {device} device")
7. 定义模型
model = NeuralNetwork().to(device)
8. 设置超参数
learning_rate = 1e-6
batch_size = 8
epochs = 5
9. 定义损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
10. 定义优化器（可能还可以定义学习率策略器lr_scheduler）
optimizer = torch.optim.SGD(params=model.parameters(), lr=learning_rate)
11. 训练模型
for t in range(epochs):
train_loop(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer, device)
test_loop(test_dataloader, model, loss_fn, device)
12. 保存模型
torch.save(model.state_dict(), ‘model_weights.pth’)