data_orig.permute(2, 0, 1), data_rain.permute(2, 0, 1)
在PyTorch中，permute函数用于重新排列张量的维度。当你对一个张量使用permute函数时，你可以指定一个新的维度顺序。在你提供的代码片段中，data_orig.permute(2, 0, 1)和data_rain.permute(2, 0, 1)表示对data_orig和data_rain这两个张量进行维度的重新排列。
%matplotlib inline
import random
import torch
from d2l import torch as d2l
def synthetic_data(w,b,num_exaples):
"""生成 y = Xw + b + 噪声"""
X = torch.normal(0,1,(num_exaples,len(w)))
y = torch.matmul(X,w) + b
y += torch.normal(0,0.01,y.shape)
return X, y.reshape((-1,1))
true_w = torch.tensor([2,-3.4])
true_b = 4.2
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000)
print('features:',features[0],'\nlabel:',labels[0])
d2l.set_figsize()
d2l.plt.scatter(features[:,(1)].detach().numpy(),labels.detach().numpy(),1)
# data_iter函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入，生成大小为batch_size的小批量
def data_iter(batch_size, features, labels):
# 填空1: 获取样本的总数
num_examples =
# 填空2: 创建样本的索引列表
indices = None
# 这些样本是随即读取的，没有特定的顺序
random.shuffle(indices) # 把索引随机打乱
for i in range(0, num_examples, batch_size):
batch_indices = torch.tensor(indices[i:min(i + batch_size, num_examples)]) # 当i+batch_size超出时，取num_examples
yield features[batch_indices], labels[batch_indices] # 获得随机顺序的特征及对应的标签
batch_size = 10
for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
# 填空3: 打印一个小批量的特征 X 和对应的标签 y
print(None)
break
根据代码生成合成数据并实现数据迭代。
合成数据生成
定义合成数据函数**：使用 synthetic_data 函数生成线性关系数据加上高斯噪声。
生成真实参数**：true_w 和 true_b 定义了数据的真实线性关系。
数据迭代实现
获取样本总数**：num_examples 应设置为数据集中样本
pytorch不再支持rocm了吗
PyTorch 继续支持 ROCm 平台。
支持情况
ROCm 支持起始**：PyTorch 1.8 版本开始支持 ROCm，允许用户在原生 Linux 环境下运行 PyTorch，无需 Docker 配置。
ROCm 支持升级**：到了 PyTorch 1.12 版本，ROCm 的支持从测试版升级为稳定版，进一步增强了在原生环境中运
pytorch的permute怎么使用
PyTorch中的permute函数用于重新排列张量的维度顺序，通过指定维度的新顺序来改变张量的维度索引。
permute函数定义*：permute(dims)接受一个维度索引的序列，按照这个序列重新排列张量的维度。
使用示例**：对于一个形状为(3, 4, 5)的张量，使用permute(1, 0, 2)可以将维度顺序
自动驾驶领域，用的pytorch更多还是tensorflow更多
在自动驾驶领域，PyTorch和TensorFlow都是广泛使用的深度学习框架，它们各有优势和应用场景。根据行业应用来看，TensorFlow因其静态计算图和在生产环境中的稳定性而被一些大型企业和项目所采用，例如Google搜索和Uber。而PyTorch则因其动态计算图和易用性受到学术界和初创公司的青睐，例如OpenAI的ChatGPT和特斯拉的自动驾驶技
pytorch2.5.1支持python3.11.7吗
PyTorch 2.5.1 支持 Python 3.11.7。
📚PyTorch 2.5.1 版本兼容性
Python版本要求**：PyTorch 2.5.1 要求 Python 3.9 或更高版本。因此，Python 3.11.7 是完全兼容的。
💻系统架构支持
64位系统**：PyTorch 2.5.1 需要 64 位