输入有多个特征
每一行被叫做一个样本
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每一列被称为特征

excel常用空格 tab ，进行分割

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一组一组的运算转换成矩阵运算（向量化的运算）
为什么要变换：
因为可以并行计算，这个样利用cpu或者gpu的并行计算能力
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上图是上节课的
可以用于与这节课的图片进行对比

把多层logist回归相连就可以构建多层神将网路

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00:17:28.402
这里列的数量对应特征00:17:50.766
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这样可以再接一层，让2维的再降到1维

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我们的目标是8d->1d的非线性变换函数
σ 函数被叫做激活函数
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可以维度一直下降
也可以维度一直上升

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中间的隐层越多，学习能力越强

如果学习能力太强就会导致把数据中的噪声也学到了。导致模型泛化性太差

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数据读取

最好使用float32,因为n卡gpu只支持32位的浮点数
[:,:,-1]
所有行 从第一列开始，最后一列不要

[:,[-1]]
这里的[-1]表示生成的是一个矩阵

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这里的激活函数不同
和上节课的进行对比，这里的两个sigmoid不一样，上节课是 function.sigmoid
这节课是 nn.Sigmoid 这是个模块
都是继承自modle
（这里其实不是很懂

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这样的一串，最好就使用一个变量，减少麻烦
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再计算损失和优化器的地方没有多少区别

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循环训练
这里其实没有没有使用mini-batch（也就是让一部分使用 随机梯度下降算法来更新w）
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比较不同的激活函数

下面这两个就是使用了不同的激活函数
sigmoid是激活函数，而下面的两个不一样
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可以比较收敛的速度

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修改激活函数只需要修改这里的一句话

这里有个风险，如果self.linear3(x)生成的是小于0的数
就会导致x为0，可以看下面手绘的图来解释。因为后面有可能会使用ln之类的函数，所以存在风险
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