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在类初始化的时候并不会触发forward()函数的调用，而是在实例化后，在需要计算前向传播时才会被调用。当你实例化了一个神经网络时，可以通过传入网络输入，调用其forward()函数输入到神经网络中，获取输出结果。在上述代码中，我们定义了一个AddNet神经网络类，它包含两个全连接层，其中第一层连接输入的x和y，第二层输出一个单独的节点，即对x和y的和的预测。在forward()函数中，我们将x和y按列拼接组成(1,2)的输入，接着经过一层ReLU激活函数和一层线性层后输出结果。

Pytorch中gather(1,)和.gather(0,)的区别？在 PyTorch 中，.gather(dim, index) 函数用于根据给定的索引在指定的维度上获取张量的元素。其中，dim 表示要进行索引的维度，index 是包含索引值的一个张量。下面以一个简单的例子来解释 .gather(1,) 和 .gather(0,) 的区别：import torch# 构造一个 3x4 的 Tensor，每个元素的值为对应位置的行列索引之和x = torch.tensor([[0, 1, 2,

注意：安装python3.8之后 可以使用python3.8 -m pip install XXXX安装包了，但是 发现在安装pandas，numpy 的时候会出现莫名其妙的问题，所以依然安装pip3.8。1、文中使用gym为== 0.18.3 该版本 支持 python3.8 python3.9 使用会有问题，env.seed()无法直接使用。报错原因：setuptools 版本太高了，无法安装gym == 0.18.3。2、在linux下又安装了一个python3.8的环境，并安装pip3.8。

在上面的例子中，我们首先构造了一个 3x2 的 Tensor x，然后分别使用 .max(0) 和 .max(1) 计算了每个维度上的最大值和最大值所在的维度索引。可以看到，.max(0) 返回了每列最大值和它们的行索引，而 .max(1) 返回了每行最大值和它们的列索引。在 PyTorch 中，max(dim) 函数的参数 dim 表示计算最大值的维度，可以被设置为 0 或 1。那么，.max(0) 和 .max(1) 的区别在于计算的方向不同。的每列最大值和它们的行索引。的每行最大值和它们的列索引。