http://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/
jupyter更换工作路径：
https://blog.csdn.net/lwx356481/article/details/82500400
1、Sequential创建层
（1） 写法一
net = nn.Sequential( nn.Linear(num_inputs, 1) # 此处还可以传入其他层 )#
（2）写法二
net = nn.Sequential()net.add_module('linear', nn.Linear(num_inputs, 1))# net.add_module ......
#（3）写法三
from collections import OrderedDict
net = nn.Sequential(OrderedDict([ ('linear', nn.Linear(num_inputs, 1)) ]))
2、修改学习率
有时候我们不想让学习率固定成一个常数，那如何调整学习率呢？主要有两种做法。一种是修改optimizer.param_groups中对应的学习率，另一种是更简单也是较为推荐的做法——新建优化器，由于optimizer十分轻量级，构建开销很小，故而可以构建新的optimizer。但是后者对于使用动量的优化器（如Adam），会丢失动量等状态信息，可能会造成损失函数的收敛出现震荡等情况。
3、torch的各个模块的作用
torch.utils.data模块提供了有关数据处理的工具，
torch.nn模块定义了大量神经网络的层，
torch.nn.init模块定义了各种初始化方法，
torch.optim模块提供了很多常用的优化算法。
4、torchvision包
它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成：
torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；
torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；
torchvision.transforms: 常用的图片变换，例如裁剪、旋转等；
torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。
5、互相关运算和卷积运算
实际上，卷积运算与互相关运算类似。为了得到卷积运算的输出，我们只需将核数组左右翻转并上下翻转，再与输入数组做互相关运算。可见，卷积运算和互相关运算虽然类似，但如果它们使用相同的核数组，对于同一个输入，输出往往并不相同。
那么，你也许会好奇卷积层为何能使用互相关运算替代卷积运算。其实，在深度学习中核数组都是学出来的：卷积层无论使用互相关运算或卷积运算都不影响模型预测时的输出。为了解释这一点，假设卷积层使用互相关运算学出图5.1中的核数组。设其他条件不变，使用卷积运算学出的核数组即图5.1中的核数组按上下、左右翻转。也就是说，图5.1中的输入与学出的已翻转的核数组再做卷积运算时，依然得到图5.1中的输出。为了与大多数深度学习文献一致，如无特别说明，本书中提到的卷积运算均指互相关运算。
