原文链接torch.nnpytorch中文文档链接：torch.nn定义在__init__()函数中，定义了一个类：torch.nn.functionalpytorch中文文档链接：__forward()__函数中定义了torch.nn.functional，定义了一个函数：两者的区别是torch.nn中定义了一个class，由classxx定义，可以提取变化的学习范围。torch.nn.functional是一个函数，由deffunction()定义，是一个固定的计算公式。在深度学习中，很多权重是不断更新的，所以我们需要使用类的方法来保证当参数发生变化时，我们仍然可以使用之前设置好的计算步骤。所以如果模型有可学习的参数，应该使用nn.Module，否则两者没有区别。但是简单的计算不需要新建类，所以使用nn.functional来定义函数。即：如果层中有变量，则使用nn来定义，否则使用nn.functional来定义。想了解更多编程知识，请关注我的公众号：代码之道
