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获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2]。 我这里我们会使用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.

手写体数字从0到9图像数据集，此数据集包含200张手写体数字图像。所有的数字都是作者在白纸上手写的，然后用智能手机相机拍摄。拍完照片后，额外的白色区域被裁剪。 手写体数字从0到9图像数据集，此数据集包含200张手写体数字图像。所有的数字都是作者在白纸上手写的，然后用智能手机相机拍摄。拍完照片后，额外的白色区域被裁剪。

gw2-数据库 要求 PHP 7.2以上 MySQL或MariaDB 安装 需要 composer.json （注意：用版本边界替换dev-master ） { " require " : { " php " : " >=7.2.0 " , " codemasher/gw2-database " : " dev-master " } } 手动安装 从或版本中下载所需版本的软件包，然后将内容提取到您的项目文件夹中。 之后： 运行composer install来安装所需的依赖项并生成/vendor/autoload.php 。 如果使用自定义自动加载器，则将名称空间chillerlan\GW2DB指向软件包的src文件夹 利润！ ##免责声明！ 对于CPU熔化，键盘砸坏，屏幕破裂等问题，我不承担任何责任。使用风险自负！ ;）

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程序执行成功后一定要查看两个文件的字节大小是否想等，有可能新复制的文件比源文件大，但是这样也能打开