PyTorch——回归问题
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简介：
本教程介绍如何使用PyTorch处理回归问题，涵盖数据准备、模型构建及训练过程，帮助初学者掌握基于深度学习的预测建模方法。
1. 前言
本段落将展示神经网络如何通过简单的形式来表示一组数据，并用一条线条展现它们之间的关系。换句话说，我们将探讨如何使用神经网络模型从数据中发现规律并建立一个可以代表这些规律的线条。
2. 数据准备
为了模拟真实情况，我们创建一些假数据。例如，考虑一元二次函数 y = a * x^2 + b，并对y的数据添加少量噪声以使其更接近实际情况。
```python
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一些示例数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
```
这段代码使用PyTorch库生成一系列从-1到1的线性分布的数据点，然后将这些数据点作为输入变量来构建后续的神经网络模型。
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