简而言之，这俩就是自动帮我们取数据，避免了接触底层代码1、前言机器学习模型训练五大步骤；第一是数据，第二是模型，第三是损失函数，第四是优化器，第五个是迭代训练过程。这里主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块:数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。在进行实验之前，需要收集数据，数据包括原始样本和标签；有了原始数据之后，需要对数据集进行划分，把数据集划分为训练集、验证集和测

课程链接PyTorch深度学习实践第六节课程。gogogo !说明：从训练角度：1、 逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)，进行了0到1的映射，y_pred变成了概率的分布。从损失函数角度：2、分布的差异：KL散度，cross-entropy交叉熵（在第九讲会介绍，坚持哦！）。这个式子很好理解。y_pred经过sigmoid映射后，在0~1变成概率分布。

pytorch的计算图pytorch是动态图机制，所以在训练模型的时候，每迭代一次都会构建一个新的计算图。而计算图代表着程序中变量之间的关系。y = ( a + b ) ( b + c ) y=(a+b)(b+c)y=(a+b)(b+c)在这个运算过程就会建立一个如下的计算图。在这个计算图中，叶子节点(leaf_node)就是参与运算的变量。这个图里面只有a，b，c是leaf_node。之所以要关

前言最近这几天电脑经常出现连接着WiFi但无法上网的问题，我已经麻了orz。一开始以为电脑网卡驱动 / 系统出现bug了，测试发现能连接手机热点正常上网；又以为是路由器故障，但手机平板均可上网。然后懵圈。在各种折腾后，突然想到了看网络状态！于是有了下面的解决（sao）办法（操作）。目前还不明白其中的原理。。解决问题首先在控制面板里点“网络和Internet”，然后点“网络和共享中心”，点击左侧的“

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一、 PyTorch中，Tensor和tensor首先，我们需要明确一下，torch.Tensor()是python类，更明确地说，是默认张量类型torch.FloatTensor()的别名，torch.Tensor([1,2])会调用Tensor类的构造函数__init__，固定地生成单精度浮点类型的张量。>>> a=torch.Tensor([1,2])>>&gt