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今天的学习内容是网络构建，记录一下：

学习内容

神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的，mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现，在MindSpore中，Cell类是构建所有网络的基类，也是网络的基本单元。一个神经网络模型表示为一个Cell，它由不同的子Cell构成。使用这样的嵌套结构，可以简单地使用面向对象编程的思维，对神经网络结构进行构建和管理。

定义模型类

当我们定义神经网络时，可以继承nn.Cell类，在__init__方法中进行子Cell的实例化和状态管理，在construct方法中实现Tensor操作。

construct意为神经网络（计算图）构建，相关内容详见使用静态图加速。

模型层

本节中我们分解上节构造的神经网络模型中的每一层。首先我们构造一个shape为(3, 28, 28)的随机数据（3个28x28的图像），依次通过每一个神经网络层来观察其效果。

模型参数

网络内部神经网络层具有权重参数和偏置参数（如nn.Dense），这些参数会在训练过程中不断进行优化，可通过 model.parameters_and_names() 来获取参数名及对应的参数详情。

更多内置神经网络层详见mindspore.nn API。

总结

网络构建概念比较多，学习比较难。做个记录，方便后免费复习