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《动手学深度学习》——第二章习题及自写答案
烛天魂: 2.1关于广播机制的问题想问一下， a = torch.arange(8).reshape(1,2,4) b = torch.arange(15).reshape(15,1,1) a+b,a**b（可以运行）而 a = torch.arange(8).reshape(1,2,4) b = torch.arange(15).reshape(5,3,1) a,b a+b,a**b（则不可以运行） RuntimeError: "a+b"处，The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 1 所以是两个张量中同一维度需要其中一个为1，才符合广播机制吗，如（1，2，4）和（15，1，1）中三个维都有一个为1，而如果当同一维度上的量不同，且其中一个不为1，则不符合广播机制，就会报错，如（1，2，4）和（5，3，1），第二维度分别为2，3，报错
解决“不存在默认构造函数”的问题
crystalRhate: 楼主说得稍微有点绕。第一个图报错是因为第八行你试图无参构造 person temp;。而C++在你有自定义的构造函数时，不会构建默认的（无参）构造函数，所以这里person temp; 没有对应的构造函数而报错。如果第八行你写成 person temp(0,0); 也就是用定义好的有参构造函数，就没问题了。也就是说，即使没有无参构造函数，你不用它，也不会报错
《动手学深度学习》——第二章习题及自写答案
FeatherWaves: 你好，这里“而 A.sum(axis=1) 返回的张量的第一维大小为 4”的 4 是指数组内元素的个数，我这里的描述有歧义，感谢
《动手学深度学习》——第二章习题及自写答案
Euthorlace: 线性代数第六问，为什么A.sum(axis=0)返回张量的第一维是4呢？求和函数会沿轴减低张量的维度，此时返回的不是一个数组（变成标量）了吗
西瓜书学习——决策树形状、熵和决策树的本质
征途黯然.: 西瓜书学习决策树形状熵和决策树的本质文章非常令人印象深刻，我从中学到了很多新知识。

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作者: FeatherWaves

这个作者很懒，什么都没留下…

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