这段代码是一个完整的 Softmax回归模型 实现，用于解决 Fashion-MNIST数据集的图像分类问题。简单来说，它的作用是：让计算机通过学习大量衣服、鞋子等服饰图片，学会识别新的服饰图片属于哪一类（比如T恤、裤子、运动鞋等，共10个类别）。
具体来说，代码做了这几件事：
- 准备数据：加载Fashion-MNIST数据集（包含6万张训练图和1万张测试图），并把图片转换成模型能处理的格式（张量），再分成批量供模型训练。
- 定义模型：用Softmax回归模型（一种简单的神经网络），先把28×28的图片“摊平”成784个数字，再通过一个全连接层输出10个结果（对应10个类别的“分数”）。
- 设置训练工具：用“交叉熵损失函数”衡量模型预测的错误程度，用“随机梯度下降（SGD）”优化器调整模型参数，让模型慢慢学会正确分类。
- 训练模型：重复10轮训练，每轮都用训练集数据让模型“学习”：
- 先让模型预测图片类别，计算错误（损失）；
- 再根据错误调整模型参数；
- 最后用测试集检验模型的分类能力（准确率）。
- 输出结果：每轮训练后打印损失值和准确率，最终模型在测试集上的准确率约85%，说明它能较好地识别服饰类别。
简单讲，这是一个“教计算机认衣服”的程序，用的是最基础的深度学习方法（Softmax回归），适合入门理解神经网络的训练过程。
1.导入需要的工具库
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import torch # PyTorch核心库：处理张量（类似数组但能在GPU上运行）和深度学习基础功能
from torch import nn # 神经网络模块：提供各种层（如全连接层）、损失函数等
from torch.utils.data import DataLoader # 数据加载器：帮我们批量处理数据，方便训练
from torchvision import datasets, transforms # 计算机视觉工具：提供现成数据集和数据转换工具
from d2l import torch as d2l # D2L工具库：提供一些辅助函数（如计算准确率的工具）
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# 数据转换规则：把图像转成Tensor格式（PyTorch能处理的格式），同时自动把像素值从0-255变成0-1
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
batch_size = 256 # 每次训练时一次性喂给模型256张图片（批量大小）# 加载训练数据集（Fashion-MNIST，包含6万张衣服、鞋子等图片）
train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', # 数据存在当前文件夹的data文件夹里train=True, # 这是训练集（用来训练模型的）download=True, # 如果本地没有数据，就自动下载（约30MB）transform=transform # 用上面定义的规则处理图片
)# 加载测试数据集（1万张图片，用来检验模型好坏）
test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data',train=False, # 这是测试集（不参与训练，只用来评估）download=True,transform=transform
)# 创建训练数据加载器（把数据分成批次，打乱顺序）
train_iter = DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size, # 每次256张shuffle=True, # 训练时打乱顺序，让模型学的更全面num_workers=0 # 单进程加载（Windows系统用多进程会出错，所以设为0）
)# 创建测试数据加载器（不需要打乱顺序）
test_iter = DataLoader(test_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=False, # 测试时不需要打乱，按顺序来就行num_workers=0
)
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# 定义模型：用Sequential把层按顺序拼起来
net = nn.Sequential(nn.Flatten(), # 展平层：把28×28的图片（二维）变成784个数字的一维数组nn.Linear(784, 10) # 全连接层：把784个输入转换成10个输出（对应10个类别）
)# 定义参数初始化函数（给模型的"权重"赋值初始值）
def init_weights(m):# 如果是全连接层（nn.Linear），就初始化它的权重if type(m) == nn.Linear:# 权重用均值0、标准差0.01的正态分布随机数初始化nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)# 偏置（类似y=ax+b里的b）默认初始化为0，不用额外设置# 把上面的初始化规则应用到模型的所有层
net.apply(init_weights)
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# 定义损失函数：CrossEntropyLoss（自带Softmax功能）
# 作用：比较模型预测结果和真实标签的差距，输出"损失值"
# reduction='none'：返回每个样本的损失，不自动求平均
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')# 定义优化器：SGD（随机梯度下降，最常用的优化方法）
# 作用：根据损失调整模型的参数（权重和偏置）
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), # 需要优化的参数（模型里的权重和偏置）lr=0.1 # 学习率：控制参数调整的幅度（0.1是比较经典的值）
)
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def evaluate_accuracy(net, data_iter):# 如果模型是PyTorch的标准模型，就切换到"评估模式"# （有些层如Dropout在训练和测试时行为不同，这里确保是测试模式）if isinstance(net, torch.nn.Module):net.eval() # 切换到评估模式# 累加器：记录2个数据——正确预测的数量、总样本数量metric = d2l.Accumulator(2)# 关闭梯度计算（评估时不需要训练，节省内存）with torch.no_grad():# 遍历数据集中的每一批数据for X, y in data_iter:# 计算当前批次中正确预测的数量，累加到metric# d2l.accuracy(net(X), y)：模型预测结果和真实标签对比，返回正确数# y.numel()：当前批次的总样本数（比如256）metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())# 准确率 = 正确预测数 / 总样本数return metric[0] / metric[2]
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num_epochs = 10 # 训练10轮（把整个训练集重复用10次来训练）# 遍历每一轮训练
for epoch in range(num_epochs):# 累加器：记录3个数据——总损失、正确预测数、总样本数metric = d2l.Accumulator(3)net.train() # 切换到训练模式（和评估模式对应，规范写法）# 遍历训练集中的每一批数据for X, y in train_iter:trainer.zero_grad() # 梯度清零：每次计算前把上一轮的梯度清空y_hat = net(X) # 前向传播：把输入X喂给模型，得到预测结果y_hatl = loss(y_hat, y) # 计算损失：比较预测y_hat和真实标签y的差距l.mean().backward() # 反向传播：计算每个参数的梯度（损失对参数的影响）trainer.step() # 优化器更新参数：根据梯度调整权重和偏置# 关闭梯度计算，累加当前批次的指标with torch.no_grad():metric.add(l.sum(), # 累加当前批次的总损失d2l.accuracy(y_hat, y), # 累加当前批次的正确预测数y.numel() # 累加当前批次的总样本数)# 计算当前轮次的关键指标train_loss = metric[0] / metric[2] # 平均训练损失 = 总损失 / 总样本数train_acc = metric[1] / metric[2] # 训练集准确率 = 正确数 / 总样本数test_acc = evaluate_accuracy(net, test_iter) # 测试集准确率# 打印训练日志（保留3位小数，方便观察）print(f"epoch {epoch + 1:2d} | loss: {train_loss:.3f} | train_acc: {train_acc:.3f} | test_acc: {test_acc:.3f}")
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epoch 1 | loss: 0.785 | train_acc: 0.746 | test_acc: 0.796
...
epoch 10 | loss: 0.447 | train_acc: 0.849 | test_acc: 0.851