定义训练与评估函数model.train() #切换为训练模式optimizer.zero_grad() #grad属性归零loss = criterion(predicted_label, label) #计算网络输出和真实值之间的差距，label为真loss.backward() #反向传播torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),0.

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在Matlab中习惯性的会将二维数组中的第一维称为“行”第二维称为“列”，而对于三维数组的第三位则是习惯性的称为“页”。在Matlab中将三维及三维以上的数组统称为高维数组，三维数组也是高级运算的基础，本文将介绍三种创建三维数组的方法。（注：本文为实例操作步骤，一些代码并没做过多介绍）使用下标创建三维数组1在Matlab命令框中输入以下代码可以创建简单的三维数组：for i=1:2for j=1: