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本文深入探讨了PyTorch框架中的线性代数与范数计算在深度学习中的关键应用。首先介绍了向量、矩阵运算等线性代数基础知识，并展示了PyTorch实现矩阵乘法和线性方程组求解的代码示例。其次详细解析了L1、L2和无穷范数的概念及其在PyTorch中的计算方法，重点阐述了范数在正则化技术中的应用。文章通过具体代码演示了如何在神经网络训练中实现L2正则化，强调了这些数学工具对深度学习模型优化和评估的重要

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