3.1、线性回归 线性回归是显式解，深度学习中绝大多数遇到的都是隐式解。 3.1.1、PyTorch 从零实现线性回归%matplotlib inlineimport randomimpo

通过访问torch.nn.init的官方文档链接 ，我们发现torch.nn.init提供了以下初始化方法：

功能：计算二分类任务时的交叉熵（Cross Entropy）函数。在二分类中，label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说，input为sigmoid激活层的输出，或者softmax的输出。...

首先应该设置模型的状态：如果是训练状态，那么模型的参数应该支持反向传播的修改；如果是验证/测试状态，则不应该修改模型参数。在PyTorch中，模型的状态设置非常简便，如下的两个操作二选一即可：...

Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。

我们可以定义自己的Dataset类来实现灵活的数据读取，定义的类需要继承PyTorch自身的Dataset类。主要包含三个函数：

PyTorch 中，所有神经网络的核心是 autograd 包。autograd 包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义 ( define-by-run ）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同...

在搭建好网络模型之后，首先需要对网络模型中的权值进行初始化。权值初始化的作用有很多，通常，一个好的权值初始化将会加快模型的收敛，而比较差的权值初始化将会引发梯度爆炸或者梯度消失。下面将具体解释其中的原因：...

几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量，矩阵就是二阶张量。

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