使用Pytorch实现神经网络模型的一般流程包括：
1，准备数据
2，定义模型
3，训练模型
4，评估模型
5，使用模型
6，保存模型。
对新手来说，其中最困难的部分实际上是准备数据过程。
我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据，图片数据，文本数据，时间序列数据。
我们将分别以titanic生存预测问题，cifar2图片分类问题，imdb电影评论分类问题，国内新冠疫情结束时间预测问题为例，演示应用Pytorch对这四类数据的建模方法。
如果本书对你有所帮助，想鼓励一下作者，记得给本项目加一颗星星star⭐️，并分享给你的朋友们喔😊!
如果对本书内容理解上有需要进一步和作者交流的地方，欢迎在公众号"算法美食屋"下留言。作者时间和精力有限，会酌情予以回复。
也可以在公众号后台回复关键字：加群，加入读者交流群和大家讨论。
