知識點回顧： 1.三種不同的模型可視化方法：推薦torchinfo打印summary+權重分布可視化

2.進度條功能：手動和自動寫法，讓打印結果更加美觀

3.推理的寫法：評估模式

作業：調整模型定義時的超參數，對比下效果。

1.只調整隱藏層參數

    def __init__(self):  super(MLP, self).__init__()  self.fc1 = nn.Linear(4, 20)  # 輸入層到隱藏層  self.relu = nn.ReLU()  self.fc2 = nn.Linear(20, 3)  # 隱藏層到輸出層

python運行損失并沒有下降

2.調整優化器

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

3.優化器+隱藏層

@浙大疏錦行?