Python中的nsi包是一個非常實用的工具包，它可以用于網絡風格遷移的各種操作。這個包提供了一些非常方便的函數和類，可以幫助我們完成各種復雜的任務。

import nsi
# 定義一個神經網絡模型，用于風格遷移
class StyleTransferModel:
def __init__(self):
pass
# 創建一個nsi對象
nsi_obj = nsi.NSI()
# 加載數據集
nsi_obj.load_dataset('path/to/dataset')
# 創建一個神經網絡模型實例
model = StyleTransferModel()
# 學習率設置
nsi_obj.set_learning_rate(0.01)
# 損失函數設置
nsi_obj.set_loss_function('mse')
# 訓練模型
nsi_obj.train(model)
# 保存模型
nsi_obj.save_model('path/to/save/model')
# 加載模型
nsi_obj.load_model('path/to/load/model')

上面的代碼演示了如何使用nsi包來創建一個神經網絡模型，然后通過加載數據集、設置學習率和損失函數等參數來訓練模型。最后，我們可以將模型保存到文件中，以備以后使用。

NSI包中還有許多其他有用的函數和類，比如網絡層、優化器和損失函數等。這些工具可以幫助我們構建更加完善和高效的神經網絡模型。