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PyTorch 的 Loss Function（损失函数）都在 torch.nn.functional 里，也提供了封装好的类在 torch.nn 里。

PyTorch8：损失函数

梯度爆炸指的是误差梯度在更新中累积得到一个非常大的梯度，这样的梯度会大幅度更新网络参数，进而导致网络不稳定。

PyTorch7：torch.nn.init

线性连接层又叫全连接层（fully connected layer），是通过矩阵的乘法将前一层的矩阵变换为下一层矩阵。

PyTorch6:nn.Linear&常用激活函数

PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。

PyTorch5:torch.nn总览&torch.nn.Module

机器学习（Machine Learning，ML）就是让计算机从数据中进行自动学习，得到某种知识（或规律）。

读书笔记：第二章机器学习

深度学习问题，是指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。

读书笔记：第一章绪论

相比TensorFlow，PyTorch 是非常轻量级的：相比 TensorFlow 追求兼容并包，PyTorch 把外围功能放在了扩展包中，比如torchtext，以保持主体的轻便。

PyTorch4:模块总览&torch.utils.data

神经网络的训练过程是一个不断更新权重的过程，而权重的更新要使用到反向传播，而反向传播的本质呢就是求导数。

PyTorch3:计算图torch.autograph

可以看出，torch.Tensor()没有保留数值类型，其它三个都保留了。这是因为torch.Tensor()实际上是一个类，传入的数据需要“初始化”；其它三个都是函数，而通过torch.Tensor()生成的张量的数据类型是由一个环境变量决定的，这个环境变量可以通过torch.set_default_tensor_type(t)这个函数来设定。

PyTorch2:张量的运算

张量一共有三种类型，分别是：整数型、浮点型和布尔型。其中整数型和浮点型张量的精度分别有8位、

PyTorch1: 张量的性质

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