在PyTorch的世界里，`nn.Module`是构建神经网络的核心类之一。它不仅提供了强大的功能，还让自定义网络层变得简单而优雅。今天，让我们一起深入了解这个宝藏类吧！💪

首先，`nn.Module`是一个基础类，所有的神经网络模块都需要继承它。通过继承`nn.Module`，我们可以轻松地组织和管理模型中的参数和子模块。例如，如果你想创建一个自定义卷积层，只需要定义前向传播方法`forward()`即可。✨

那么，如何使用`nn.Module`来自定义网络呢？很简单！你可以将多个基本操作组合成一个新的模块，比如将卷积层、激活函数和池化层打包在一起。这样不仅能提高代码复用性，还能让你的代码更加模块化和易于维护。💡

最后，别忘了利用`parameters()`和`named_parameters()`来访问模型的所有参数哦！它们可是调试和优化的好帮手呢。🔍

总之，掌握`nn.Module`能让你在PyTorch之旅中如虎添翼，快来试试吧！🚀