定義神經網絡結構：首先確定神經網絡的層數、每一層的神經元數量和激活函數等結構參數。
初始化網絡參數：初始化神經網絡的權重和偏置，可以使用PyTorch提供的初始化函數。
定義損失函數：選擇適合任務的損失函數，例如均方誤差損失函數（MSE）或交叉熵損失函數等。
定義優化器：選擇合適的優化器來更新神經網絡的參數，常用的優化器有SGD、Adam等。
模型訓練：將輸入數據通過神經網絡前向傳播得到預測結果，計算損失函數，然后反向傳播更新網絡參數，重復這個過程直到損失函數收斂。
模型評估：用測試集數據對模型進行評估，計算模型在測試集上的準確率或其他性能指標。
模型保存和部署：保存訓練好的模型參數，可以將模型部署到生產環境中使用。
