存储模型参数后，重新加载接着训练，结果optimizer.step()报错。

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逻辑回归的梯度下降公式逻辑回归的代价函数公式如下：J(θ)=−1m[∑i=1my(i)log⁡hθ(x(i))+(1−y(i))log⁡(1−hθ(x(i)))]J(\theta)=-\frac{1}{m}\left[\sum_{i=1}^{m} y^{(i)} \log h_{\theta}\left(x^{(i)}\right)+\left(1-y^{(i)}\right) \log \lef

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说明该文章适用于之前学习过设计模式，但是基本忘了。使用该文章进行快速回忆。因为是应付面试（不是笔试），所以该文结合了自己的理解，使用大白话来解释各个模型，如有错误或不严谨的地方，欢迎在评论区指正。若之前没有学习过设计模式，可以将该文章死记硬背，然后应付面试。设计模式详细学习，可以参见 http://c.biancheng.net/view/1317.html名词解释设计模式：软件设计模式是对各种面

事件的关系与运算A−B=A−AB=AB‾B=A‾  ⟺  AB=∅  且A∪B=Ω(1)吸收律  若A⊂B,则A∪B=B,AB=A(2)交换律  A∪B=B∪A,AB=BA(3)结合律  (A∪B)∪C=A∪(B∪C),(AB)C=A(BC)(4)分配律  A(B∪C)=AB∪AC,A∪BC=(A∪