反向传播简单例子：import torcha = torch.tensor([1.,2.,3.,4.], requires_grad=True)b = a ** 2print(b)b.sum().backward()print(a.grad)### 输出 ###tensor([ 1.,4.,9., 16.], grad_fn=<PowBackward0>)tensor([2., 4.,

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如图，第一步添加产品，选择待安装的Visio版本。第二步，如果是已经安装Word，Excel的此类情况下，不要取消它们的勾选。PS：文章质量提示文章质量不佳，原因可能为篇幅过短、包含营销性质的广告和二维码或外链过多，建议设置仅我可见，若设置全部可见，推荐可能受影响。 了解规则文章质量提示文章质量不佳，原因可能为篇幅过短、包含营销性质的广告和二维码或外链过多，建议设置仅我可见，若设置全部可见，推荐可

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期望在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态平均的结果。期望值可能与每一个结果都不相等。换句话说，期望值是该变量输出值的加权平均。期望值并不一定包含于其分布值域，也并不一定等于值域平均值。离散型随机变量：连续型随机变量：方差一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。也称为