import?collections
import?math
import?os
import?random
import?sys
import?tarfile
import?time
import?zipfile
from?tqdm?import?tqdm
from?collections?import?namedtuple

from?IPython?import?display
from?matplotlib?import?pyplot?as?plt
import?torch
from?torch?import?nn
import?torch.nn.functional?as?F
import?torchvision
import?torchvision.transforms?as?transforms
import?torchtext
import?torchtext.vocab?as?Vocab
import?numpy?as?np


VOC_CLASSES?=?[‘background‘?‘a(chǎn)eroplane‘?‘bicycle‘?‘bird‘?‘boat‘
???????????????‘bottle‘?‘bus‘?‘car‘?‘cat‘?‘chair‘?‘cow‘
???????????????‘diningtable‘?‘dog‘?‘horse‘?‘motorbike‘?‘person‘
???????????????‘potted?plant‘?‘sheep‘?‘sofa‘?‘train‘?‘tv/monitor‘]


VOC_COLORMAP?=?[[0?0?0]?[128?0?0]?[0?128?0]?[128?128?0]
????????????????[0?0?128]?[128?0?128]?[0?128?128]?[128?128?128]
????????????????[64?0?0]?[192?0?0]?[64?128?0]?[192?128?0]
????????????????[64?0?128]?[192?0?128]?[64?128?128]?[192?128?128]
????????????????[0?64?0]?[128?64?0]?[0?192?0]?[128?192?0]
????????????????[0?64?128]]



#?######################?3.2?############################
def?set_figsize（figsize=（3.5?2.5））:
????use_svg_display（）
????#?設(shè)置圖的尺寸
????plt.rcParams[‘figure.figsize‘]?=?figsize

def?use_svg_display（）:
????“““Use?svg?format?to?display?plot?in?jupyter“““
????display.set_matplotlib_formats（‘svg‘）

def?data_iter（batch_size?features?labels）:
????num_examples?=?len（features）
????indices?=?list（range（num_examples））
????random.shuffle（indices）??#?樣本的讀取順序是隨機(jī)的
????for?i?in?range（0?num_examples?batch_size）:
????????j?=?torch.LongTensor（indices[i:?min（i?+?batch_size?num_examples）]）?#?最后一次可能不足一個(gè)batch
????????yield??features.index_select（0?j）?labels.index_select（0?j）?

def?linreg（X?w?b）:
????return?torch.mm（X?w）?+?b

def?squared_loss（y_hat?y）:?
????#?注意這里返回的是向量?另外?pytorch里的MSELoss并沒(méi)有除以?2
????return?（（y_hat?-?y.view（y_hat.size（）））?**?2）?/?2

def?sgd（params?lr?batch_size）:
????#?為了和原書保持一致，這里除以了batch_size，但是應(yīng)該是不用除的，因?yàn)橐话阌肞yTorch計(jì)算loss時(shí)就默認(rèn)已經(jīng)
????#?沿batch維求了平均了。
????for?param?in?params:
????????param.data?-=?lr?*?param.grad?/?batch_size?#?注意這里更改param時(shí)用的param.data



#?######################3#####?3.5?#############################
def?get_fashion_mnist_labels（labels）:
????text_labels?=?[‘t-shirt‘?‘trouser‘?‘pullover‘?‘dress‘?‘coat‘
???????????????????‘sandal‘?‘shirt‘?‘sneaker‘?‘bag‘?‘a(chǎn)nkle?boot‘]
????return?[text_labels[int（i）]?for?i?in?labels]

def?show_fashion_mnist（images?labels）:
????use_svg_display（）
????#?這里的_表示我們忽略（不使用）的變量
????_?figs?=?plt.subplots（1?len（images）?figsize=（12?12））
????for?f?img?lbl?in?zip（figs?images?labels）:
????????f.imshow（img.view（（28?28））.numpy（））
????????f.set_title（lbl）
????????f.axes.get_xaxis（）.set_visible（False）
????????f.axes.get_yaxis（）.set_visible（False）
????#?plt.show（）

#?5.6?修改
#?def?load_data_fashion_mnist（batch_size?root=‘~/Datase