Dataset类是 PyTorch 用于封装数据的基础类，通常通过继承：返回数据集的大小（即样本的数量）。：根据索引idx返回数据集中的某一项数据，通常返回(数据, 标签)。MyDatasetDataLoader是 PyTorch 中用于批量加载数据的工具，能够自动将Dataset中的数据分批，并支持多线程加载，极大提高了训练效率。DataLoaderbatch_size：每个批次加载多少数据。s

具体来说，同源策略要求网页中的所有资源（如脚本、样式表和 AJAX 请求）必须来自同一个域、协议和端口，否则就会出现跨域问题。代理服务器充当客户端和目标服务器之间的中介，它接收来自客户端的请求，然后将请求转发给目标服务器，并将目标服务器的响应返回给客户端。Promise 对象是 JavaScript 中处理异步操作的一种机制，它代表了一个异步操作的最终完成或失败，并且其结果值是可用的。: （可选）

Python是一门跨平台、开源、免费的解释型高级动态编程语言。**版本：**Python目前存在2.x和3.x两个系列的版本，互相之间不兼容这种方法一次可以导入多个模块。但在使用模块中的类、方法、函数、常数等内容时，需要在它们前面加上模块名。这种方法一次导入一个模块中的所有内容。使用时不需要添加模块名为前缀，但程序的可读性较差。这种方法一次导入一个模块中指定的内容，如某个函数。调用时不需要添加模块

在训练神经网络时，我们需要定义损失函数和优化器。损失函数用于衡量模型预测与实际标签之间的误差，而优化器则用于更新模型参数，以最小化损失函数。对于分类任务，常用的损失函数是，它能够处理多分类问题。我们使用 SGD（随机梯度下降）作为优化器。# 定义损失函数# 定义优化器这里设置了学习率为 0.01，您可以根据需要调整它。

不同类型的任务（如回归问题、分类问题）需要使用不同的损失函数。损失函数的设计影响模型训练的效果和收敛速度。例如，回归问题通常使用均方误差（MSE），分类问题则常使用交叉熵损失。通过选择合适的损失函数，能够提高算法的表现和训练效率。机器学习算法（如梯度下降）通过计算损失函数的梯度，调整模型参数，使得损失函数值最小化。损失函数通过量化模型预测与真实结果的偏差，为模型的好坏提供客观标准。如果损失值较小，

前端服务器的搭建在本文中，我们将介绍如何安装和配置 nvm（Node Version Manager）以方便切换不同版本的 Node.js，以及如何设置 npm（Node Package Manager）使用国内镜像，并搭建一个简单的前端服务器。1.Node.js简介什么是 Node.js？Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎构建的 JavaScript 运行时，允许开发者在服务器