https://zh.d2l.ai/chapter_linear-networks/softmax-regression-scratch.html
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在本章节的 3.6.6. 训练 中的 第一段 PyTorch 代码 中，第 21 行的注释（# 使用PyTorch内置的优化器和损失函数）是不是翻译有误？在 英文版中对应的代码注释 为 # Using custom built optimizer & loss criterion，即 使用定制的优化器和损失函数。
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国内电脑使用torchvison下载fashion mnist数据一直跑不动，有什么办法处理嘛？
已经尝试使用下面链接的方法将数据下载到本地并修改mnist.py中FashionMNIST类里的参数，但报错了
https://blog.csdn.net/wangxiaobei2017/article/details/104770519
为什么使用pytorch内置优化器和损失函数时，
1.计算训练损失要乘上len(y)，是因为pytorch会自动对loss取均值？
2.计算样本数的公式为y.size().numel(), 若y为向量，该式结果不恒为1吗？
3.6.6训练中，else后面的注释，应该是custom built 优化器和损失函数，不是pytorch内置的优化器和损失函数，建议修改
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Hey @loras_Zhang! Thanks! We have fixed in https://github.com/d2l-ai/d2l-zh/commit/dd8924ea46df23842d16e780d7cebb9ce0c6e2b6
use animator to show the image:
and plt.show() can just show one image
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def net(X):
return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1,w.shape【0】)),W)+b)
这一段代码中，假如X的一个大于1的批量，是不是意味着后面+b这个操作也运用了广播机制
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之前定义的 sgd() 中有 with torch.no_grad()
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3.6.6节中, 关于累加计算损失和预测正确数的问题.
从代码 metric.add(float(l.sum()), accuracy(y_hat, y), y.numel()) 中看, 加的损失值和预测正确数是该mini_batch更新参数之前计算得到的损失, 我有点疑惑,不是应该计算更新参数之后的损失值吗?
另外, 这样在训练过程中对每个mini_batch进行计算, 然后累加的思路, 我也感觉有点迷惑, 因为每个mini_batch对应的 损失值/预测数 都是在不同 [W,b] 的情况下计算的. 我的想法是训练完一个epoch后, 再用得到的模型计算整个训练集的损失和预测正确数, 才能表示这个epoch训练完后模型的真实评估状况.
希望有人能帮助解答一下这两个疑惑, 谢谢 
y_hat[range(len(y_hat)), y]
This is indexing with the right label y.
say y = [0, 2] means there are 2 sample, and the right label for sample[0] is label 0, and sample 1 is label 2. (so len(y) is batch size).
and then y_hat means for every batch/sample, get the predict probability with the indexed label in y.
for tf, it’s tf.boolean_mask(y_hat, tf.one_hot(y, depth=y_hat.shape[-1])) (sparse sampling)
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想问下animator除了ipython实现还有别的方法吗，如果想直接本地使用cpython执行可以获得类似的动态图例效果吗？
torch.exp(torch.tensor([50]))
tensor([5.1847e+21])
torch.exp(torch.tensor([100]))
tensor([inf])
上面是我本地执行的效果，第一问应该是想要制造出inf溢出效果，那么仅仅设置为50是不够的
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本章3.6.4这里
如果是采用one-hot编码的话，三种类别下y的形式不是应该[0,0,1]吗？为什么采用了[0,2]这种写法呢？
part 3.6.4
if the one-hot codeing is hired, y is supposed to be [0,0,1]. However, the form of [0,2] is used instead. What’s the consideration behind this?
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标签 y 不是 one hot 编码，你可以 for-loop 一个 iter 的 y 看看
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