这个项目是使用PyTorch进行机器学习的，它大概包含以下模块：
1. 数据处理模块：这个模块用于读取、预处理和转换训练数据。这个模块负责清理和转换数据，以使其适合模型的输入格式。
2. 模型设计模块：这个模块定义了神经网络的结构，并实现了前向传播、反向传播和参数更新等功能。这个模块设计、调整和优化神经网络的架构，以最大限度地提高模型的性能。
3. 训练和评估模块：这个模块用于训练和评估模型。这个模块定义损失函数、优化器和训练过程，然后对模型进行评估和测试。
4. 预测模块：这个模块用于根据新的数据点进行预测。这个模块加载已经训练好的模型，并将新的数据点输入到模型中以获得预测结果。

在这个项目中，我负责的任务包括：
1. 设计和调整深度学习模型的架构；
2. 调整和优化超参数，如学习率、正则化参数等；
3. 进行数据清理和预处理；
4. 监控和记录模型的训练过程，以便进行后续优化；
5. 评估和测试模型的准确性。

在技术方面，使用PyTorch框架来构建、训练和测试模型。也需要使用其他Python库来处理数据、可视化模型、记录实验结果等。

难点包括：
1. 确定合适的神经网络结构；
2. 寻找最佳的超参数组合；
3. 处理大量的训练数据；
4. 防止模型过拟合和欠拟合；
5. 提高模型训练效率；
6. 解决梯度消失或梯度爆炸问题。

解决这些难点的方法：
1. 使用现有的深度学习模型作为参考；
2. 使用交叉验证或网格搜索来调整超参数；
3. 使用数据增强技术来扩充训练集；
4. 使用正则化技术来防止过拟合；
5. 使用GPU加速训练过程；
6. 使用梯度裁剪技术来避免梯度爆炸或消失的问题。