本实验实现了Runner类，用于模型的训练、评估和预测。通过该类，可以更方便地进行模型的训练和评估，并获取训练过程中的损失变化和评价指标的变化情况。...
本文将实现一个辅助功能——计算预测的准确率。Accuracy支持对每一个回合中每批数据进行评价，并将结果累积，最终获得整批数据的评价结果。
在本系列先前的代码中，借助深度学习框架的帮助，已经完成了前馈神经网络的大部分功能。本文将基于鸢尾花数据集构建一个数据迭代器，以便在每次迭代时从全部数据集中获取指定数量的数据。（借助深度学习框架中的Dataset类和D...
PyTorch提供了自动求导机制，它是PyTorch的核心功能之一，用于计算梯度并进行反向传播。自动求导机制使得深度学习中的梯度计算变得更加简单和高效。
前馈神经网络的优点包括能够处理复杂的非线性关系，适用于各种问题类型，并且能够通过训练来自动学习特征表示。然而，它也存在一些挑战，如容易过拟合、对大规模数据和高维数据的处理较困难等。为了应对这些挑战，一些改进的网...
本实验使用了PyTorch库来构建和操作神经网络模型，主要是关于线性层（Linear Layer）的使用。
项目Github地址：https://github.com/hehern/lidar_perception
