pyTorch非线性回归代码实现

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt

# 从-1到1均匀生成100个数据
tensor_x = torch.linspace(-1, 1, 100)
'''
这里是把一维矩阵转二维矩阵，dim=1表示从tensor_x.shape的第1个下标维度添加1维
tensor_x.shape 是一维矩阵，大小是100，没有方向
添加后shape变成了(100, 1)
'''
x = torch.unsqueeze(tensor_x, dim=1)
# y = x的平方加上一些噪点, torch.rand()是生成一串指定size，大于等于0小于1的数据
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())

# x = Variable(x)
# y = Variable(y)

# plt.scatter