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作业代码（刘二大人pytorch——线性模型）

1. 张量a.dim=0:常量(scaler)b.dim=1:向量(vector)c.dim=2:矩阵(matrix)d.dim=3:3阶张量2. 创建tensora.从列表中创建 (其中Tensor默认数据类型是float,所以创建的张量会带有“.”)b.从numpy中创建c.使用torch中的api创建torch.empty()_创建一个值为空的tensortorch.zeros()_创建一个值全为0的tensortorch.randint(low=a,high=b

with as 的用法

1.json.dumps()函数def dumps(obj, *, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys=False, **kw):将obj转化为字符串。列表——>字符串import jsona=[1,1,2,3,4]b=

1. Pytorch中backward（）函数backward(gradient=None, retain_variables=False)[source]2.Python中的类（1）属性+方法=类属性：静态特征方法：动态特征在python约定首字母大写为“类”，小写为函数(2)面向对象的特征封装继承class Mylist(list): passlist2=Mylist()list2.append(5)list2.append(8)list2.append(8)