ws_nlp_的博客

（1）输入数据 （2）计算输出 （3）输出与实际输出计算loss （4）根据loss计算梯度 （5）根据优化器，改变参数 （注：优化器为不同的梯度使用方式）

1.numpy 2.numpy -> tensor 3.autograd 4.自定义autograd函数 5.使用nn代替简单网络 6.optim 7.自定义网络结构 8.动态控制和权重共享 1.numpy 2.tensor 3.autograd 4.nn（net or loss） 5.optim 6.model

（注：代码来自pytorch官网） 学习使用pytorch构建神经网络，首先我们来看一下不使用深度学习框架的网络如何构建 ```python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # N is batch size; D_in is input dimension; # H is hidden dimension; D_out is output dimension. N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # Cre