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lenlen00len.2f: 创建一个ToTensor转换器的实例。[0, 255][0.0, 1.0]: 加载 Fashion-MNIST 的1.: 指定数据集存放的目录。如果该目录下没有数据集，PyTorch 会自动下载。2.train=True: 表示我们要加载的是训练集。3.: 告诉数据集加载器，对每一张读入的图片都要应用我们前面定义的trans转换，也就是将它变成归一化后的张量。4.:
本文基于公开的房价数据集(HousePrices)，使用PyTorch搭建了一个简单的神经网络模型进行房价预测。通过数据预处理(数值型数据标准化、类别型数据one-hot编码)、模型构建(包含Linear层、BatchNorm、ReLU激活和Dropout)、模型训练(自定义log_loss损失函数，Adam优化器)和验证评估等完整流程，实现了200轮次的训练。结果显示训练集和测试集损失均呈下降趋
