要使用PyTorch搭建卷積神經網絡，你可以按照以下步驟操作：

1. 導入必要的庫：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

2. 創建一個繼承自nn.Module的子類來定義你的卷積神經網絡模型：

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 6 * 6, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 6 * 6)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

在這個例子中，我們定義了一個簡單的卷積神經網絡模型，包括兩個卷積層和兩個全連接層。

3. 創建模型實例并定義損失函數和優化器：

model = CNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

4. 加載數據并進行訓練：

# 假設數據已經加載并準備好
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

這樣，你就可以使用PyTorch搭建卷積神經網絡并進行訓練了。記得根據你的具體問題和數據集進行相應的調整和優化。