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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。
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。
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。
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。
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）。
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。
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torchte...
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。
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...
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、
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