说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数，用于更新对应的参数p。通常偏导数不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值，处理过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr一起用于更新可学习参数p，即。RMSProp原理假设损失函数是，即我们的目标是学习x和y的值，让Loss尽可能小。如下是绘制损失函数的代码以及绘制出的结果

说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数，用于更新对应的参数p。通常偏导数不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值，处理过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr一起用于更新可学习参数p，即。Adam是在RMSProp和AdaGrad的基础上改进的。...

说明模型每次反向传导都会给各个可学习的参数p计算出一个偏导数，用于更新对应的参数p。通常偏导数不会直接作用到对应的参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值，计算过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr一起作用于可学习参数p，即。SGD参数SGD是随机梯度下降（stochastic gradient descent）的首字母。torch.optim.SGD(

说明LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差，因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。LayerNorm参数torch.nn.LayerNorm(normalized_shape: Union[int, List[int], torch.Size],eps: float = 1e-05,elementwise_affine: bool = Tru

mac自带了git，但是和xcode绑定了，不进行苹果app开发，不用xcode。安装git

QT官网参考链接https://doc.qt.io/qt-5/android.html这里的指示是QT5的，和QT6有点不同。安装QT下载地址QT6：http://download.qt.io/archive/qt/6.0/6.0.0/single/安装后，会多出一个Qt文件夹，里边包含了Qt Creator.app和MaintenanceTool.app（用于维护QT开发环境，增删QT模块）等开

说明模型每次反向传导都会给各个可学习参数p计算出一个偏导数，用于更新对应的参数p。通常偏导数不会直接作用到对应的可学习参数p上，而是通过优化器做一下处理，得到一个新的值，处理过程用函数F表示（不同的优化器对应的F的内容不同），即，然后和学习率lr一起用于更新可学习参数p，即。RMSProp原理假设损失函数是，即我们的目标是学习x和y的值，让Loss尽可能小。如下是绘制损失函数的代码以及绘制出的结果