https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/mlp-scratch.html
你应该使用torch.max而不是max
函数原型：
torch.max(input, other, out=None) → Tensor
参数：
input (Tensor) – 输入张量
other (Tensor) – 输出张量
out (Tensor, optional) – 结果张量
例子：
a = torch.randn(4)
a
1.3869
0.3912
-0.8634
-0.5468
[torch.FloatTensor of size 4]
b = torch.randn(4)
b
1.0067
-0.8010
0.6258
0.3627
[torch.FloatTensor of size 4]
torch.max(a, b)
1.3869
0.3912
0.6258
0.3627
[torch.FloatTensor of size 4]
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 20584, 44860) exited unexpectedly
在运行训练代码时出现这个报错，网上说要把n_workers设置为0，
回到 图像分类数据库那里，把load_data_fashion_mnist返回值里面的n_workers设置为0并重新运行 仍然报错
请教下前辈们这个问题该如何解决
问题已经解决了 我重启了notebook 核心原因可能是内存方面的原因（还是不太懂）
另一方面 n_workers 在3.5一节中改变并运行 能否将修改应用到这里 仍然不清楚
如果遇到同样问题的人可以尝试重启重新运行解决问题 如果有大神能帮忙解决上述两个问题我非常感激
我是在加载完后把进程设置为0就可以了，不知道你是不是做了这个操作。
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
test_iter.num_workers = 0
train_iter.num_workers = 0
Original: one hidden, num=256, epoch=10, lr=0.1
Test1) Change num_hiddens=512
似乎测试集准确率有较大波动
Test2) Change epoch=20
损失函数没有变化，测试集准确率最后没有跟训练集一致
Test3) Change lr=0.05
损失函数一直没有达到之前的结果，测试集准确率最后低于训练集
Test4) Adding second hidden layer num=64
损失函数收敛较慢，开始训练集和测试集准确率较低，但是最后更好接近
Test5) Adding third hidden layer
无论如何修改hiddenlayer num, 都有溢出
W1=nn.Parameter(torch.randn(num_inputs,num_hiddens_1,requires_grad=True)*0.01)
请问上面为什么要有*0.01?这个参数的意义是什么？如何确定取值的?
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关于问题5请大家指教：我的想法是如果调单一超参数的情况下复杂度是N，那么联合m个超参的复杂度就是N**m。
但是好像部分超参数会有关联，比如batchsize和lr，在降低batchsize的同时提高lr。会得到不错的效果。
关于问题6很希望得到大家的建议，目前我想到的办法是：在调整某个超参的时候，保证别的参数不变，当得到较优数值后再迭代的调别的参数。这样复杂度就是N*M，但是有个疑问，不能保证最后得到的结果是最好的，比如lr在不同batchsize上有不同的最优值。
torch.randn是生成以0为均值1为方差的随机数，之前章节中取的参数的方差是0.01，因此这儿也*0.01，不然参数会有些过大，可能会影响训练结果
增加hidden layer以后，需要增加训练次数才能达到更好的精度，请问这是什么原因啊？