PyTorch框架的使用主要包括以下步驟：

1. 安裝PyTorch：首先需要安裝PyTorch，可以通過官方網站或conda進行安裝。具體安裝方法可以參考官方文檔。
2. 導入庫：在Python代碼中，需要導入PyTorch庫和其他必要的庫，例如numpy等。可以使用import語句進行導入。
3. 定義模型：在PyTorch中，可以使用torch.nn模塊定義神經網絡模型。需要定義模型的輸入、輸出和處理層，并使用torch.nn.Module類創建模型對象。
4. 準備數據：在使用PyTorch進行深度學習時，需要準備訓練和測試數據。可以使用PyTorch提供的數據加載器和數據處理工具來準備數據。
5. 定義損失函數和優化器：在PyTorch中，需要定義損失函數和優化器來訓練模型。可以使用torch.nn.MSELoss等函數定義損失函數，使用torch.optim.SGD等函數定義優化器。
6. 訓練模型：在定義好模型、損失函數和優化器后，可以使用PyTorch提供的訓練循環來訓練模型。需要遍歷訓練數據集，對每個樣本進行前向傳播和反向傳播，更新模型參數。
7. 測試模型：在訓練完成后，需要對模型進行評估和測試。可以使用測試數據集來評估模型的性能，并輸出結果。

以下是一個簡單的PyTorch使用示例，用于實現一個線性回歸模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定義數據集
x_train = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]])
y_train = torch.Tensor([[2.1], [3.9], [5.3], [6.7]])

# 定義模型
class LinearRegressionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LinearRegressionModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)  

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

# 實例化模型、損失函數和優化器
input_dim = 1
output_dim = 1
model = LinearRegressionModel(input_dim, output_dim)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 訓練模型
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向傳播
    outputs = model(x_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)
    
    # 反向傳播和優化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print ('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 測試模型
with torch.no_grad():
    test_input = torch.Tensor([[5.0]])
    test_output = model(test_input)
    print('Test Output: {}'.format(test_output))

在這個示例中，我們首先定義了一個簡單的線性回歸模型，并使用隨機生成的數據集進行訓練和測試。然后，我們使用PyTorch提供的訓練循環來訓練模型，并在每個epoch結束后輸出損失值。最后，我們在測試數據集上評估模型的性能，并輸出測試輸出。