?寫(xiě)在前面的話：

????從今天開(kāi)始就要正式復(fù)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的代碼，本人Python基礎(chǔ)薄弱，所以盡可能查找資料，解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼......每天的學(xué)習(xí)內(nèi)容都會(huì)放在這里，希望能堅(jiān)持下去！

????綠色文字解釋不理解的代碼

????藍(lán)色文字用來(lái)提問(wèn)

????紅色文字專(zhuān)供快速抓取信息

????b站不好展現(xiàn)代碼，所以就只好截圖。寫(xiě)完工程會(huì)分享到夸克網(wǎng)盤(pán)

????文化程度有限，所以文筆比較隨意

????

• Mnist分類(lèi)任務(wù)

????何為Mnist數(shù)據(jù)集？通俗來(lái)說(shuō)，7萬(wàn)張手寫(xiě)數(shù)字的28*28*3大小的圖片罷了。

????學(xué)術(shù)一點(diǎn)解釋?zhuān)?0000 行的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（train）和10000行的測(cè)試數(shù)據(jù)（test）。60000 行的訓(xùn)練集分拆為 55000 行的訓(xùn)練集和 5000 行的驗(yàn)證集。

?????本項(xiàng)目使用PyTorch框架，確實(shí)省了很多時(shí)間，梯度計(jì)算、損失函數(shù)、更新權(quán)重參數(shù)這些一行代碼就能搞定。搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也就是把所需要的輸入/輸出參數(shù)封裝在一起即可（代碼中寫(xiě)了兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。

????廢話不多說(shuō)，開(kāi)始干代碼！

????第1行：導(dǎo)入pickle模塊實(shí)現(xiàn)了基本的數(shù)據(jù)序列與反序列化。

????何為數(shù)據(jù)序列與反序列化？

????序列化是將對(duì)象轉(zhuǎn)化為字節(jié)序列的過(guò)程。反序列化:是將字節(jié)序列轉(zhuǎn)化為對(duì)象的過(guò)程。說(shuō)白了就是文件夾中的文件轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制代碼的過(guò)程。

????第2行：gzip是python中解壓/壓縮庫(kù)（打開(kāi)下載好的數(shù)據(jù)集壓縮包）

????第3行：with...as... 函數(shù)：不用手動(dòng)關(guān)閉文件。當(dāng)執(zhí)行完內(nèi)容后，自動(dòng)執(zhí)行關(guān)閉文件。就是打開(kāi)XXX文件指定為file。?使用gzip.open(filename, mode='rb') 函數(shù)，其中rb是只讀+二進(jìn)制形式的意思。只讀模式下解壓Mnist壓縮包厚指定為file。

????第4行：pickle.load把file文件轉(zhuǎn)化成python可以執(zhí)行的對(duì)象。encoding="latin-1" 是編碼方式采取latin-1的規(guī)范，感覺(jué)也不用懂這個(gè)....

????x是輸入，y是輸出。為什么會(huì)有(x_train, y_train), (x_valid, y_valid)?可能是Mnist數(shù)據(jù)集打開(kāi)后有四列數(shù)據(jù)？解壓Mnist文件后得到一個(gè)pkl文件，無(wú)法直接打開(kāi)?，F(xiàn)在快23點(diǎn)了，所以今晚先寫(xiě)到這里，明天再想吧......