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在深度学习中，模型训练是一个迭代的过程，通过不断调整模型参数，使其在给定任务上的表现逐渐提升。本节将详细介绍模型训练的基本流程，包括模型定义、损失函数和优化器的...
线性回归是一项经典的统计学习方法，广泛应用于预测连续值的问题。它通过拟合输入特征与输出标签之间的线性关系，来建立一个简单的预测模型。线性回归的核心思想是找到一条...
在 Paddle 中，模型搭建的核心是组合各种 Layer（层）来构建神经网络。Paddle 提供了丰富的内置 Layer，同时也支持自定义 Layer 的实现...
除了Paddle中一些已经包含的常用数据集，在实际的深度学习项目中，经常需要使用自定义的数据集(以便灵活地使用一些其它地外部数据集)进行训练和测试。Paddle...
在深度学习中，数据是模型训练的基石。高质量的数据处理和准备是模型成功的关键。无论是使用经典的数据集（如 MNIST、CIFAR-10），还是处理自定义数据集，都...
广播机制（Broadcasting）是 PaddlePaddle中一种用于处理不同形状张量之间运算的机制。
squeeze()方法与unsqueeze()方法正好相反，它的作用是减少一个维度
print(a[-1],a[-2],a[-3],a[-4],a[-5],a[-6])
Tensor还提供了GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使Tensor更适合深度学习。
__getitem__用于实现索引操作，它定义了通过索引访问数据集中的样本的行为。
在 Pandas 中，数据的保存和读取是非常常见的操作，以文件形式保存的数据可以方便数据的长时间存取和归档
PaddlePaddle由百度研发，是一个功能强大、易于使用、高效的深度学习框架，适用于各种深度学习应用场景
paddle深度学习
DataFrame 具有许多常用属性，这些属性提供了关于数据集的元信息或描述性统计
DataFrame是pandas库中另一个重要的数据结构，它提供了类似于excel的二维数据结构
pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法
在numpy中，数组的保存和读取通常通过一些常见的文件格式来实现，如.npy、.npz，以及更通用的文件格式如CSV、TXT、JSON等
如图，当数组a[[1,2], 与10相加时，标量10会被扩展为 一个2*2的矩阵(元素全为10)
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