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3.1 使用PyTorch构建首个神经网络进行关系拟合（回归Regression）

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简介：
本教程将引导读者利用PyTorch框架搭建第一个用于回归分析的神经网络模型，以实现对数据间关系的有效拟合。 1. 写在前面 这次我会来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条表示出来。或者说，是怎样的方式让神经网络找到数据之间的关系，并建立一个模型用以描绘这些关系的线条。 2. 建立数据集 为了模拟真实情况，我们将创建一些假的数据。例如使用一元二次函数 y = a * x^2 + b 并在y值中加入少量噪声来更贴近实际情况。 ```python import torch import matplotlib.pyplot as plt x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # 创建从-1到1的线性空间，并将其转换为列向量形式，作为自变量数据 ```

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  • 3.1 使用PyTorch构建首个神经网络进行关系拟合（回归Regression）
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    本教程将引导读者利用PyTorch框架搭建第一个用于回归分析的神经网络模型，以实现对数据间关系的有效拟合。 1. 写在前面 这次我会来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条表示出来。或者说，是怎样的方式让神经网络找到数据之间的关系，并建立一个模型用以描绘这些关系的线条。 2. 建立数据集 为了模拟真实情况，我们将创建一些假的数据。例如使用一元二次函数 y = a * x^2 + b 并在y值中加入少量噪声来更贴近实际情况。 ```python import torch import matplotlib.pyplot as plt x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # 创建从-1到1的线性空间，并将其转换为列向量形式，作为自变量数据 ```
     
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