pytorch常用函数及解释

线性回归中的关键PyTorch函数解析,
该文详细解释了在使用PyTorch进行线性回归时常用的一些函数,包括torch.normal()用于生成随机张量,torch.arange()创建等差序列,torch.tensor()构造张量,以及yield和range在迭代中的作用。此外,还介绍了random.shuffle()对列表随机排序,sum()函数的两种用法,ones()生成全1张量,detach()分离张量与计算图,reshape()改变张量形状,argmax()获取最大值索引,zip()合并迭代器,以及数据加载相关的TensorDataset和data.DataLoader。nn.Sequential结合nn.Linear(2,1)展示了简单的神经网络结构。
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