在深度学习框架中，PyTorch 因其灵活、易用且强大的特性，成为研究与工业界的热门选择。PyTorch 的核心模块torch.nn是构建神经网络模型的基础，而其中的nn与nn.functional两个子模块，常让开发者特别是初学者产生混淆。两者虽然都包含神经网络相关的组件，但用途和设计理念截然不同。深入理解它们的区别，不仅有助于写出更规范、可维护且高效的代码，同时对调试和模型设计也有着重要的指导意义。
1. PyTorch nn 和的基本定位与定义
1.1模块的简介
是 PyTorch 中用于构建神经网络层的模块。它包含了各种神经网络层的类（Class），如 nn.Linear、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d 等，这些类封装了参数（权重和偏置）、状态（如运行均值和方差）以及前向传播方法。
以为例，它是一个全连接层的实现，继承自 nn.Module，内部管理权重参数，定义了 forward 方法，方便用户将层当做函数直接调用。
1.1模块的简介
是 PyTorch 中用于构建神经网络层的模块。它包含了各种神经网络层的类（Class），如 nn.Linear、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d 等，这些类封装了参数（权重和偏置）、状态（如运行均值和方差）以及前向传播方法。
以为例，它是一个全连接层的实现，继承自 nn.Module，内部管理权重参数，定义了 forward 方法，方便用户将层当做函数直接调用。
