在PyTorch中，定義神經網絡模型的一般步驟如下：

1. 導入必要的庫：

import torch
import torch.nn as nn

2. 創建一個繼承自nn.Module的神經網絡類，并定義初始化函數和網絡結構：

class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, out_features)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在這個示例中，我們定義了一個具有兩個全連接層和一個ReLU激活函數的神經網絡模型。

3. 初始化模型實例并定義損失函數和優化器：

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

4. 訓練模型：

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在訓練過程中，我們首先將優化器的梯度歸零，然后計算模型的輸出并計算損失，反向傳播更新模型參數。

以上就是在PyTorch中定義神經網絡模型的一般步驟。根據具體的任務和網絡結構，可以根據需要自定義更復雜的神經網絡模型。