使用PyTorch建立網絡模型可以分為以下幾個步驟：

1. 導入所需的庫：首先，需要導入PyTorch庫。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2. 定義網絡模型類：使用PyTorch的nn.Module類創建一個自定義的網絡模型類，并在__init__方法中定義網絡的層結構。

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.layer2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.layer2(x)
        return x

3. 實例化網絡模型：創建一個網絡模型的實例。

model = MyModel()

4. 定義損失函數和優化器：選擇適當的損失函數和優化器來訓練網絡模型。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

5. 訓練網絡模型：在訓練數據上使用定義的損失函數和優化器對網絡模型進行訓練。

for epoch in range(num_epochs):
    # 前向傳播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向傳播和優化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

6. 使用網絡模型進行預測：在測試數據上使用訓練好的網絡模型進行預測。

with torch.no_grad():
    outputs = model(test_inputs)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

以上是使用PyTorch建立網絡模型的簡單步驟。根據具體的問題，可能需要進行更多的網絡結構定義和訓練操作。