本文系统解析了李沐深度学习代码实践，重点涵盖PyTorch基础、线性回归、Softmax回归和感知机等核心内容。文章首先详细介绍了PyTorch环境配置、张量操作和自动求导机制，然后深入讲解了从零实现和简洁实现两种方式的线性回归模型。在Softmax回归部分，详细阐述了Fashion-MNIST数据集的加载、处理和可视化方法，以及交叉熵损失函数的实现。文章还包含了感知机模型的构建和训练过程，并探讨

之所以我们要利用权重衰退，本质上来说就是为了提防这样的情况出现：解释一下的话就是——明明能非常“优雅”地只是用较为平滑但变化幅度不会太大的曲线就可以把这7个点全部串起来，但倘若我们不对w这个权重进行限制，我们的模型很容易【对一道非常简单的题玩出花来】（换句话说就是把一些数据学到根本没必要达到的程度。用较为专业的措辞就是——过拟合）