1、有监督学习：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力。就如有标准答案的练习题，然后再去考试，相比没有答案的练习题然后去考试准确率更高。又如我们小的时候不知道牛和鸟是否属于一类，但当我们随着长大各种知识不断输入，我们脑中的模型越来越准确，判断动物也越来越准确。有监督

损失函数的定义损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。损失Loss必须是标量，因为向

Python的string库有isdigit()方法：import stringstring = "a1sjdih"if string[0].isdigit():print(string)else:print("ERROR")

损失函数的定义损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。损失Loss必须是标量，因为向

问题：维度不对应，一个第一维是1，另一个第一维是128解决：往前追溯，发现问题根源，使用repeat将其改为128维：注意：这里要使用.size()将其改为128维，而不能直接写128，负责运行几轮后便会报错。...