import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim# 生成数据x = torch.randn(100, 1)y = 2 * x + 1 + 0.1 * torch.randn(100, 1)# 定义模型model = nn.Linear(1, 1)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.MSELossoptimizer = optim.SGD(model.parameters, lr=0.01)# 训练模型for epoch in range(100):# 前向传播y_pred = model(x)# 计算损失loss = criterion(y_pred, y)# 反向传播optimizer.zero_gradloss.backwardoptimizer.stepif (epoch+1) % 10 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item:.4f}')# 输出训练后的参数print('模型参数:', model.weight.item, model.bias.item)摘要：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim# 生成数据x = torch.randn(100, 1)y = 2 * x + 1 + 0.1 * torch.randn(100, 1)
PyTorch 凭借其动态计算图、GPU 加速和丰富的生态系统，成为深度学习研究和应用开发的首选工具之一。无论是初学者还是资深研究人员，PyTorch 都能提供强大的支持。
来源：非比寻常的笑肥肥
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