这个net有点多余，直接用linreg多好
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还是没太理解，是因为这里的loss对所有批量求和了，所以要求单个批量内loss的梯度吗？那么进一步为什么不可以求解所有批量内loss的梯度和？
为什么需要把损失函数求和在求导呢？直接求导好像不需要求和吧？还是说我们假设y与X向量的函数关系是没有确定的，但是那又怎么知道与X的关系是线性的还是平方或者其他关系。
向大佬求教
一个向量是不进行backward操作的，而sum（）后，由于梯度为1，所以对结果不产生影响。反向传播算法一定要是一个标量才能进行计算。
大概是这个原因
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sgd([w, b], lr, batch_size) # 使用参数的梯度更新参数
在获取batch数据的时候，假如batch_size不能被整除，那么最后一个batch中的样本数量肯定不是batch-size尺寸的。在训练模型部分，上面的梯度下降更新参数的时候，传入batch-size是不是不太合理呢？理论上应该是len(y)。（上面这样做是为了减少len的开销耗时吗？）
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edit: 之前理解错误 我看到 有人详解https://blog.csdn.net/IMchg/article/details/110235369
有的tensor 不需要求导 不需要require_grad true 来存储 需要grad_fn =None 为了节省内存, 用with no grad(）限制。简言之移除计算图pytorch 是动态图
不一定要答案呀，有时候无监督学习效果更好
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我认为(loss.sum()/batch_size).backward()效果更好理解，这样之后用sgd()函数就不用再引入参数batch_size了。 之前上吴恩达的machine learning的时候在求loss function或者cost function的就除了batch_size，感觉这样方便理解一些，不过效果是一样的
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这好像是python的特性，x-=k（“-=”符号）不会改变变量内容的地址，但是x= x-k（只有一个“=”）回改变变量内容的地址
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对，也要看是否为可变对象的 
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一个批量的loss，除以batch_size就能得到每一个样本的loss，即得到平均损失函数值。我是这么认为的。
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b = torch.zeros(1, requires_grad=True)
print(b.shape) #b是只有一个元素的向量
b1 = torch.tensor(1., requires_grad=True)
print(b1.shape) #b1是一个标量
书里面的b其实不是标量，是一个只有一个元素的一维向量，但也可以进行广播，所以不影响计算
因为是为了print loss值出来给我们看而已，这一步不需要进行backward()计算梯度以更新w和b参数
在最后训练的时候，如果train_l的计算不跟在with torch.no_grad后面的话对结果是不是也没有影响啊。train_l的梯度计不计算也无所谓啊
你好，请问这个问题解决了吗 
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你好，tensor张量区分应该是没有区分行向量和列 向量的吧。
a = torch.tensor([1,2])
a,a.T
(tensor([1, 2]), tensor([1, 2]))
- 如果我们将权重初始化为零，会发生什么。算法仍然有效吗？
神经网络权重初始化为零，SGD不应该会失效嘛
我的电脑上跑，结果和随机初始化一样的
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直接使用linreg可以，赋值给net变量，可能是约定俗成。因为后面的net大家都会默认当作是一个模型（模型容器），这样就不仅单指一个线性回归模型了吧
貌似之所以在后面除是有一个trick在的，在实际应用中，sklearn包有个类似的操作都是在后面除的，可以加速计算，但是具体为什么我忘记了。但是好像pytorch更新之后直接在loss这里进行均值了而不用在后面做了，所以确实在损失这里求平均便于理解。
至于l l.sum() l.mean(）各种形式混乱，一个是因为书上文档的更新和代码库不一致，阅读起来和实践起来有出入；
一个是用d2l里的sgd是后除batch_size，前面loss就要求和，而用了torch里的sgd就又不用了；
然后还有就是写书期间torch里crossentropyloss里面变成了默认取均值。
种种变化和不一致，就让l的形式非常混乱。但是搞清楚loss的形式以及sgd需求的形式，一一对应处理就好，不必纠结形式。
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