如果FLAG的畫，就是已經(jīng)有模型了，不然就新建一個模型，通過TORCH方法

在訓(xùn)練的時候，如果TRAIN的話就是訓(xùn)練，不然就是預(yù)測

forward前向預(yù)測出來一個結(jié)果，就是1234

在train方法里，進行多輪迭代，每輪迭代都是通過底層的train_epoch方法進行的；里面主要的功能是打印每輪訓(xùn)練的具體信息

在train_epoch方法里，通過前向傳播，計算損失，然后反向傳播，梯度更新；里面主要進行的是模型訓(xùn)練

原圖像是長*寬的通道圖像，通過拍扁，可以拉伸為一維的一個圖像，1*784，特征數(shù)是784

有60000個圖，那么就是可以變換為60000*784的矩陣，每一行都代表一個圖片

預(yù)處理數(shù)據(jù)：

將訓(xùn)練圖像轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)，并做歸一化。

將訓(xùn)練集標簽轉(zhuǎn)換為獨熱編碼，是標簽化為獨熱編碼，就是一共有多少個標簽的話，就有多少位，，然后對應(yīng)位上的是1

輸入層映射到隱藏層，隱藏層數(shù)量定位1024的話，那么就是784*1024，即輸入特征的數(shù)量，到隱藏層的數(shù)量，最后輸出層就是類標簽的總數(shù)，即1024*10，從1024映射到10上