3.1 线性回归
回归（regression）是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。
?回归和分类的比较
回归：
1.估计一个连续值? 2. 单连续值输出? 3.自然区间? ?4.跟真实值的区别作为损失
分类：
1.预测一个离散类别? 2. 通常分为多个输出? 3.输出i是预测为第i类的置信度
图片分类数据集
出现问题：在Jupyter notebook中用matplotlib.pyplot出现服务器挂掉、崩溃
已经找寻到解决方案：
在pytorch中导入以下模块：
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3.5 图像分类数据集
MNIST数据集
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读取数据集
Fashion-MNIST由10个类别的图像组成，每个类别由训练数据集中的6000张图像和测试数据集中的1000张图像组成。测试数据集（test dataset）不会用于训练，只用于评估模型性能。训练集和测试集分别包含60000和10000张图像。?
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?每个输入图像的高度和宽度均为28像素。数据集由灰度图像组成，其通道数为1。
?Fashion-MNIST中包含的10个类别分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫）、dress（连衣裙）、coat（外套）、sandal（凉鞋）、shirt（衬衫）、sneaker（运动鞋）、bag（包）和ankle boot（短靴）。以下函数用于在数字标签索引及其文本名称之间进行转换。
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?3.5.2.?读取小批量
为了使我们在读取训练集和测试集时更容易，我们使用内置的数据迭代器，而不是从零开始创建一个。
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读取训练数据所需的时间。
?定义load_data_fashion_mnist函数，用于获取和读取Fashion-MNIST数据集。它返回训练集和验证集的数据迭代器。
因此，权重将构成一个784×10784×10的矩阵，偏置将构成一个1×101×10的行向量。与线性回归一样，我们将使用正态分布初始化我们的权重W，偏置初始化为0。
?3.6.2.?定义softmax操作
我们现在已经准备好实现softmax操作了。回想一下，softmax由三个步骤组成： （1）对每个项求幂（使用exp）； （2）对每一行求和（小批量中每个样本是一行），得到每个样本的归一化常数； （3）将每一行除以其归一化常数，确保结果的和为1。
?3.6.3.?定义模型
现在我们已经定义了softmax操作，我们可以实现softmax回归模型。下面的代码定义了输入如何通过网络映射到输出。注意，在将数据传递到我们的模型之前，我们使用reshape函数将每张原始图像展平为向量。
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?3.6.4.?定义损失函数
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不理解的代码?
?3.6.5.?分类准确率
首先，如果y_hat是矩阵，那么假定第二个维度存储每个类的预测分数。我们使用argmax获得每行中最大元素的索引来获得预测类别。
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