pytorch相比于tensorflow是 动态的,api丰富
张量中, 只能是数值 或者 布尔值.
每个圈代表一个神经元
主要工作(加权求和 + 激活函数(把加权求和结果映射成为一个概率))
有了概率才能做分类和回归
深度学习学习材料 《动手学深度学习》 --- 动手学深度学习 2.0.0 documentation