MLP

本章聚焦 PyTorch 模型的保存与加载：为什么推荐保存 state_dict、如何安全地 torch.load(weights_only=True)，以及保存整个模型为何被视为 legacy 用法。并以 FashionMNIST 的 MLP 为例，跑通从训练到推理验证的完整流程。

本章主要理解了 nn.Module 的模型定义方式、forward 机制、logits 与 softmax 的关系，以及参数的训练流程，为后续训练与优化打基础。