您好，我刚学python，目前在用python写一个BP神经网络，我想请问下，为什么创建一个BP神经网络必须要使用到class创建对象，不使用class也可以根据误差梯度下降的方法调整权重矩阵，进行预测啊，这是我的疑问，希望能够得到您的回答，谢谢
神经网络的权重调整和你使用不使用类是没有关系的，用到class是因为要用框架才这样，你可以选择不适应框架来实现。
应该不是必须但是面向对象可以让代码更简洁，也更好维护
可以不用啊，没说必须要用。但是类和函数是面向对象的思想，面向对象思想有几个特性：继承，封装，多态和抽象，而这些功能在使用框架搭建神经网络的时候是很经常会用到的。
举个例子来说，你写个CNN网络层继承torch.nn.Model,这样你可以使用Model这个抽象类的接口,只要定义前向传播就行，反向传播就不需要你自己实现。比如正向计算f=x+y,只要两个相加即可正向传播，但是反向你得先求loss，根据loos和优化函数反向计算x和y的偏导数，一个简单的加法，一个是求两次偏导，你觉得这两个难度差距多少？更不用说对于一些比较复杂的网络来说，反向传播实现难度可能会是前向的好几倍甚至更多。