torch.flatten()函数讲解-个人总结

其中，L(w)是加了L2正则化的损失函数，Loss(y, y_pred)是模型的原始损失函数（例如，均方误差或交叉熵），w是模型的权重向量，||w||^2是权重向量的L2范数的平方，λ是正则化参数，用于控制正则化的强度。其中，L(w)是加了L1正则化的损失函数，Loss(y, y_pred)是模型的原始损失函数（例如，均方误差或交叉熵），w是模型的权重向量，||w||1是权重向量的L1范数，λ是正

是三维tensor的推广，其实三维tensor也可以是batchsize=1的四维tensor，只是dim的索引需要加1.：先随机生成一个(2,2,5,4)矩阵。其实随着dim增加（从0到3），相当于一层层剥开。：先随机生成一个（2,5,4）的矩阵，即两个维度的（5,4）矩阵。)对应位置(相同BHW)求softmax。)对应位置(相同BCW)求Softmax。)对应元素(相同BCH)求softma