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import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
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返回一维张量（一维数组），官网说明，常见的三种用法如下 tensor.shape：查看张量的形状 tensor.reshape：返回改变形状后的张量，原张量不变
线性函数如下： y ^ = w 1 x 1 + . . . + w d x d
图像增强可以扩展训练样本数量、减小对某个属性的依赖。比如，裁剪图像，可以减少模型对对象出现位置的依赖；调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度等 头文件 %matplotlib inline：图表直接嵌入到Notebook中，本人使用的jupyter-lab 显示图片
标量就是我们常见的单个数字（包括整数、小数等等），可以使用只有一个元素的张量表示 用小写字母表示，如：x、y、z
在前面介绍过，使用softmax回归来处理分类问题时，每个输出通过都一个仿射函数计算，网络结构如下，输入和输出之间为全链接层： 多层感知机就是在输入和输出中间再添加一个或多个全链接层，将中间的层称为“隐藏层”，下图为添加了一个全链接层的网络结构： 现实世
f ′ ( x ) = lim h → 0 f (
1）连续值与离散值 线性回归模型，适用于输出为连续值的情景。 softmax回归模型，适用于输出为离散值的情景。例如图像类别，就需要对离散值进行预测。softmax回归模型引入了softmax运算，使输出更适合离散值的预测和训练。 2）输出个数 线性回归模型，输出单元为1个，而
对于图像算法，每个像素可以视为一个特征，例如图像的分辨率为28x28，则有784个特征。而且常常将二维的图像像素矩阵展开为长度为784的向量。 本例中，将使用Fashion-MNIST数据集，它是一个服装分类数据集，可以将服装分为10个类别。 输入图像的分辨率为28x28，即特征是长度
在深度学习中，用来训练的数据集通过标注来实现。 咱们在这一步使用函数来生成一组数据集 定义数据生成函数：synthetic_data
SSD（Single Shot MultiBox Detector）单发多框检测。“Single shot”说明SSD算法属于one-stage（一段式）方法，“MultiBox”说明SSD是多框预测（多尺度锚框/特征图）。 SSD和YOLO一样都是采用CNN网络执行one-stage（一段式）检测，区别是： YOLO速度快，适用于实时物体检测；但是精度略低，尤
