内容包含详细注释 代码中有数据集的下载程序: 人工构造简单二分类数据集，两个数据集大小为100，样本特征维度为2，且分别服从均值互为相反数且方差相同的正态分布。两个数据集的样本标签分别为0和1。 Fashion-MNIST数据集，该数据集为一个多类图像分类数据集，包含60000个训练图像样本，10000个测试图像样本。每个样本的数据格式为28*28*1。共10类：dress（连⾐裙）、coat（外套）、 代码内容包括： PyTorch基本操作实验； Torch.nn实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 手动实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 多分类实验torch.nn实现Dropout和多分类实验torch.optim实现L2范数正则化； 对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响；

1、使用Tensor初始化一个1×3的矩阵M和一个2×1的矩阵N，对两矩阵进行减法操作（三种不同形式），给出结果并分析三种方式的不同。 2、①利用Tensor创建两个大小分别3×2和4×2的随机数矩阵P和Q，要求服从均值为0，标准差0.01为的正态分布；②对第1步得到的矩阵Q进行形状变换得到Q的转置QT；③对上述得到的矩阵P和矩阵QT求矩阵相乘。 3、给定公式y3=y1+y2=x2+x3，且x=1。利用学习所得到的Tensor的相关知识，求y3对x的梯度。