在搭建PyTorch卷积神经网络时，需要注意以下几点：
- 输入数据的维度和通道数必须与网络模型中的输入层匹配。
- 确保卷积核的大小、步长、填充等参数设置合理，以确保网络能够有效地提取特征。
- 使用合适的激活函数，如ReLU或Sigmoid，来增加网络的非线性能力。
- 使用合适的池化层来减少特征图的大小，以提高网络的计算效率。
- 注意正则化和批量归一化等技术来防止过拟合，并提高网络的泛化能力。
- 使用合适的优化器和学习率调度器来优化网络的参数。
- 使用合适的损失函数来评估网络的性能，并根据损失函数的结果来调整网络的参数。
- 使用合适的数据增强技术来扩充训练数据集，以提高网络的泛化能力。
- 使用合适的评估指标来评估网络的性能，如准确率、精确率、召回率等。
- 使用合适的验证集和测试集来评估网络的泛化能力，以确保网络在未见过的数据上也能有良好的表现。
