基础用法示例
神经网络模型由各种层(Layer)构成，MindSpore提供构造神经网络层的基础单元Cell，基于Cell进行神经网络封装。下面使用Cell构造经典模型AlexNet。
如图所示，AlexNet由5个卷积层与3个全连接层串联构成，我们使用mindspore.nn提供的神经网络层接口进行构造。
下面的代码展示了如何使用nn.Cell快速构造AlexNet。其中：
- 顶层神经网络继承nn.Cell，为嵌套结构；
- 每个神经网络层都是nn.Cell的子类；
- nn.SequentialCell可以在定义顺序结构的模型时进行简化。
在定义模型的过程中，construct方法内可使用Python语法进行模型结构的任意构造，如条件、循环等控制流语句。但在进行即时编译(Just In Time)时，需通过编译器进行语法解析，此时存在语法限制，具体参考：静态图语法支持。
完成模型构造后，我们构造一个单样本数据，将其送入实例化的AlexNet中，即可求得正向结果。
