Torch的深度學習模塊是`torch.nn`庫。
`torch.nn`庫作為PyTorch中負責深度學習的核心模塊，具有許多顯著的特點：
1. 模塊化：`torch.nn`提供了高度模塊化的方式來定義網絡層、激活函數等。每個模塊都是`nn.Module`的子類，可以輕松組合成復雜的網絡結構。
2. 靈活性：它允許用戶通過繼承`nn.Module`來自定義層和其他網絡組件，為研究和開發提供了極大的靈活性。
3. 易用性：盡管提供了強大的自定義能力，`torch.nn`也提供了大量預定義的層和函數，這使得即使是初學者也能快速上手構建深度學習模型。
4. 動態計算圖：與一些其他框架靜態圖的設計不同，PyTorch采用動態計算圖（define-by-run），這意味著計算圖的構建是在運行時動態生成的。這種設計增加了編碼的靈活性和直觀性。
5. 自動微分：配合`torch.autograd`模塊，`torch.nn`可以自動計算模型參數的梯度，簡化了反向傳播的復雜度，使模型優化變得更加容易。
6. GPU加速：通過簡單的API調用，`torch.nn`模塊能夠利用CUDA在NVIDIA GPU上進行加速計算，顯著提高訓練和推理的速度。
7. 豐富的損失函數和優化器：`torch.nn`提供了廣泛的損失函數和優化器，支持復雜的神經網絡訓練策略和正則化方法。
8. 集成度：與PyTorch生態系統中的其他庫（如`torchvision`、`torchaudio`、`torchtext`）緊密集成，為圖像、聲音和文本處理提供便捷的高級接口。
9. 序列化：支持模型的保存和加載，方便模型的部署和繼續訓練。
10. 社區支持：擁有活躍的社區和豐富的教程資源，能夠幫助用戶解決遇到的問題，加速開發過程。
綜上所述，`torch.nn`以其強大的功能、靈活的設計和良好的易用性，在深度學習研究和應用中占據了重要的地位。
