在PyTorch中，简化模型训练的代码实现可以通过以下几种方式：
- 使用nn.Module的子类：PyTorch的nn.Module类提供了构建神经网络模型的基础结构。通过继承nn.Module类并实现forward()方法，可以轻松地定义模型的层结构和前向传播过程。这种定义方式不仅简洁，而且易于理解和维护。
- 利用nn.Sequential：nn.Sequential是一个容器，可以按顺序将多个层组合在一起形成模型。这种方式非常适合于构建具有简单结构的模型，如前馈神经网络。通过nn.Sequential，可以避免手动定义每一层的连接和参数，从而简化代码实现。
- 使用nn.ModuleList和nn.ModuleDict：当模型包含多个子模块时，可以使用nn.ModuleList或nn.ModuleDict来管理这些子模块。nn.ModuleList是一个有序列表，可以存储多个子模块，并支持索引、切片等操作。nn.ModuleDict则是一个字典，可以存储多个子模块，并支持通过键值对访问和更新子模块。这些容器类可以简化子模块的管理和操作，使代码更加清晰和易于维护。
- 利用PyTorch的自动求导功能：PyTorch提供了自动求导功能，可以轻松地计算模型参数的梯度。通过使用torch.autograd.grad()函数或nn.utils.parameters_to_vector()函数等工具，可以简化梯度计算的过程，提高代码的效率和可读性。
- 使用PyTorch提供的高级API：PyTorch还提供了许多高级API，如nn.Transformer、nn.DataParallel等，可以进一步简化复杂模型的训练过程。这些API提供了预定义的层结构和优化器，可以加速模型的训练并提高模型的性能。
总之，通过合理地选择PyTorch提供的各种工具和API，可以大大简化模型训练的代码实现过程，提高开发效率和模型性能。