《动手学深度学习》中的PyTorch实现：过拟合、欠拟合及对策
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简介：
本书为《动手学深度学习》中关于PyTorch的部分提供了针对过拟合和欠拟合问题的深入探讨与解决方案，帮助读者掌握如何优化模型性能。
笔记整理代码整理L2 范数正则化（regularization）
%matplotlib inline
导入所需的库：
```python
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import sys
```
添加路径并导入自定义模块：
```python
sys.path.append(/home/kesci/input)
import d2lzh1981 as d2l
```
L2范数正则化函数实现如下：
```python
def fit_and_plot_pytorch(wd):
# 对权重参数衰减。通常，权重名称以weight结尾。
net = nn.Linear(num_inputs, 1)
nn.init
```
注意：`nn.init` 需要具体初始化方法，例如 `nn.init.normal_()` 或者其他方式来对网络中的权重进行初始化。这里未给出具体的实现细节。
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