weixin_58304469的博客

原创 使用PyTorch库实现的简单的线性回归模型。

w_0 = torch.normal(0, 0.01, true_w.shape, requires_grad=True) # 初始化权重，并要求梯度。它遍历所有训练轮数，每一轮都会遍历所有数据批次，执行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新，并打印每轮的损失。b_0 = torch.tensor(0.01, requires_grad=True) # 初始化偏置，并要求梯度。pred_y = fun(batch_x, w_0, b_0) # 前向传播。函数定义了损失函数，即平均绝对误差。