利用PyTorch-Deep-Neural-Networks，可以快速构建自定义模型。

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简介：
该资源包涵盖了多种神经网络模型，包括深度贝叶斯网络（Deep Belief Network，DBN）、深度自编码器（Deep Autoencoder，DAE）、堆叠自编码器（Stacked Autoencoder，sAE）、堆叠稀疏自编码器（Stacked Sparse Autoencoder，sSAE）、堆叠去噪自编码器（Stacked Denoising Autoencoder，sDAE）以及卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。此外，还包含了视觉几何组（Visual Geometry Group，VGG）、残差网络（Residual Network，ResNet）。关于这些模型的详细信息请参阅后续章节。开始使用本资源包：首先，请通过 `path.txt` 文件配置包的运行路径。对于Pytorch初学者而言，建议先熟悉并理解本软件包的运作机制。该软件包设计为不依赖其他外部文件即可独立运行。运行代码：请执行文件夹内提供的程序文件。该资源包针对以下任务提供支持：`task == cls` 用于分类任务；`task == prd` 用于预测任务。

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