https://zh.d2l.ai/chapter_linear-networks/softmax-regression-concise.html
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1.Pass.
2.It’s the phenomenon called overfitting. We can add more samples to the training set and introduce L2 normalization into our model.
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# PyTorch不会隐式地调整输入的形状。
# 因此，我们定义了展平层（flatten）在线性层前调整网络输入的形状
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))
这里注释的第2行翻译成“因此，我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状”更符合中文逻辑。
在用pycharm实现时，出现错误：TypeError: torch.nn.modules.flatten.Flatten is not a Module subclass该在吗解决
是不是Flatten后面没有加括号，nn.Flatten()
d2l包里pytorch子模块下的get_dataloader_workers()函数存在问题，在windows上容易引发问题。
应当改为
def get_dataloader_workers():
return 0 if sys.platform.startswith('win') else 4
在MXNET版本下的get_dataloader_workers()函数就没有问题
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如何在pycharm中实现此结果的图像输出？
d2l.plt.show()或者plt.show()(先导入matplotlib)
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初始化权重的时候是随机的吗，需要设置为全零嘛
nn.init.normal_(Tensor, mean=0.0, std=1.0)
这里没有写mean关键字，直接采用缺省参数（即0.0）
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pycharm如何显示图像，最后plt.show()怎么写
请问具体的plt.show()括号里边的参数怎么写的
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这里不还是会溢出吗
请问使用高级api语句:net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))，net（X)的输出是自带softmax归一吗。
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想问一下这里的softmax归一是怎么实现的呢？并没有看到有对网络的输出进行softmax回归的代码啊…
自问自答一下吧，这件事在计算损失函数时，顺便做了。
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会的 我做了实验。。。。。。。。凑够20字
这里初始化参数的时候好像只初始化了w，但是b没有被初始化啊
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