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一.Pytorch基础练习
PyTorch是一个python库，它主要提供了两个高级功能：
- GPU加速的张量计算
- 构建在反向自动求导系统上的深度神经网络
一般定义数据使用torch.Tensor ， tensor的意思是张量，是数字各种形式的总称
凡是用Tensor进行各种运算的，都是Function
最终，还是需要用Tensor来进行计算的，计算无非是
- 基本运算，加减乘除，求幂求余
- 布尔运算，大于小于，最大最小
- 线性运算，矩阵乘法，求模，求行列式
二.螺旋数据分类
首先下载绘图函数，引入基本库
初始化 X 和 Y。 X 可以理解为特征矩阵，Y可以理解为样本标签。
构建线性模型分类，开始训练并输出模型。
线性模型的准确率最高只能达到 50% 左右，对于这样复杂的一个数据分布，线性模型难以实现准确分类。
构建两层神经网络分类，训练后发现，在两层神经网络里加入 ReLU 激活函数以后，分类的准确率得到了显著提高。