深度学习还是多尝试，它是一个黑盒子。

1.回归2.分类3.结构化输出。1.向量2.图像3.序列。3.根据损失函数来优化模型。1.定义一个函数（模型）2.定义一个损失函数。

总的来说，通过本课学习，了解了python基础的数据结构，基本语句，类与继承，numpy，tensor，torch等我终于对类与继承这些面向对象编程的内容有所了解。

1.回归2.分类3.结构化输出。1.向量2.图像3.序列。3.根据损失函数来优化模型。1.定义一个函数（模型）2.定义一个损失函数。

第二层for循环中反复调用data_provider()提供数据，之后调用fun()，再后调用maeloss()与sgd()，sgd前进行反向传播backward()，最后将本批次loss加到本轮次data_loss中，每一轮都将损失值打印出来。对于我们想训练的w_0和b_0来说，它们只见过batch_x和batch_y，只有这两个东西与它们产生了交互，从来没有见过true_w和true_b，而训