1. 尝试调整超参数，例如批量大小、迭代周期数和学习率，并查看结果。

lr_list = [0.1, 0.01, 0.001]
num_epochs_list = [10, 20, 50, 100, 200]

for lr in lr_list:
    for num_epochs in num_epochs_list:
        timer = d2l.Timer()

        # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。因此，
        # 我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状
        net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))

        def init_weights(m):
            if type(m) == nn.Linear:
                nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)

        net.apply(init_weights);

        loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
        trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr)
        try:
            d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)
            # train_ch3_gpu(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer, device)
        except Exception as e:
            print(f'end with {e}')

        print(f'learning rate {lr}, num_epochs {num_epochs} cost time {timer.stop():.2f} sec')

learning_rate = 0.1

learning_rate = 0.01

learning_rate = 0.001

2. 增加迭代周期的数量。为什么测试精度会在一段时间后降低？我们怎么解决这个问题？

在使用softmax回归进行机器学习任务时，增加迭代周期（即训练模型的epoch数）可能会在一开始提高模型的测试精度，因为模型有更多的时间来学习数据的特征。然而，如果迭代周期过多，可能会出现以下问题导致测试精度降低：

1. 过拟合（Overfitting）：模型可能开始记忆训练数据中的特定样本，而不是学习泛化的模式。这会导致模型在训练集上表现良好，但在未见过的测试集上表现差。

2. 梯度消失或爆炸：在很多epoch后，梯度可能会变得非常小（梯度消失），或者非常大（梯度爆炸），这会导致学习过程不稳定。

3. 学习率设置：如果学习率太高，模型可能会在最优解附近“跳跃”，无法收敛到最优点。如果学习率太低，则可能导致收敛过慢，或者在到达最优点之前停止学习。

为了解决这些问题，可以采取以下措施：

1. 早停（Early Stopping）：监控验证集的性能，在验证集的性能不再提升时停止训练。

2. 正则化：使用L1或L2正则化来惩罚模型权重的大小，减少过拟合。

3. 学习率衰减：随着训练的进行逐渐减小学习率，这样可以使模型在训练后期更细致地调整权重。

4. 使用验证集：使用一个单独的验证集来监控模型的泛化能力，并根据验证集的性能来调整超参数。

5. 数据增强：增加训练数据的多样性，使模型学习到更泛化的特征。

6. Dropout：在训练过程中随机丢弃（置零）一些神经元的输出，以减少模型对训练数据的依赖。

7. 批量归一化（Batch Normalization）：对输入数据进行归一化处理，以减少内部协变量偏移，加快训练速度，并提高模型的稳定性。

8. 使用更复杂的模型：如果模型太小，可能没有足够的能力捕捉数据的所有特征，导致过拟合小数据集而非泛化。

9. 使用预训练模型：利用在大型数据集上预训练的模型作为起点，通过迁移学习来提高性能。

10. 模型集成：使用多个模型的预测结果进行集成，以提高泛化能力。

11. 超参数优化：使用网格搜索、随机搜索或更高级的方法（如贝叶斯优化）来找到最佳的超参数组合。

通过这些策略，可以提高模型的泛化能力，避免过拟合，并在增加迭代周期的同时保持或提高测试精度。