损失函数与优化函数
损失函数：torch.nn模块中提供了许多损失函数类，我们掌握常用以下几种，别的话，要是以后项要用别的，查找对应文档即可。
优化函数：torch.optim里面包含torch的优化函数，实际应用中，我们需要选择具体的那个函数，要从考虑业务要求、数据形式、计算机性能等多方面考虑。
三：torchvision功能介绍
torchvision提供了常用的数据集以及常见的神经网络模型的实现。下面从datasets和models说一下，具体怎么用，我们在后边的网络结构中会使用到介绍。
torchvision.datasets:
torchvision.datasets.ImageFolder(dir, transform,
label_map,loader):提供了从一个目录初始化出来一个图片数据集的便捷方法。 要求目录下的图片分类存放，每一类的图片存储在以类名为目录名的目录下，方法会将每个类名映射到唯一的数字上，如果你对数字有要求，可以用label_map来定义目录名到数字的映射.
torchvision.datasets.DatasetFolder(dir,transform,
label_map, loader, extensions):提供了从一个目录初始化一般数据集的便捷方法。目录下的数据分类存放，每类数据存储在class_xxx命名的目录下。
torchvision.datasets下实现了常用的数据集，如CIFAR-10/100, ImageNet, COCO, MNIST, LSUN
torchvision.models:
torchvision的model模块提供了常见的模型实现，如Alex-Net, VGG，Inception, Resnet等
Pytorch深度学习者必备技能教程（二）
