程序示例精选
python+torch线性回归模型机器学习
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前言

这篇博客针对《python+torch线性回归模型机器学习》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。

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文章目录

一、所需工具软件
二、使用步骤
       1. 主要代码
       2. 运行结果
三、在线协助

一、所需工具软件

       1. Python
       2. Pycharm

二、使用步骤

代码如下（示例）：

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size())

x, y = variable(x), variable(y)

#plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
#plt.show()
#定义层
class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
       super(Net, self).__init__()
       self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)
       self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)
#搭建层
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.hidden(x))
        x = self.predict(x)
        return x
net = Net(1, 10, 1)
print(net)

plt #something about plotting
plt.show()



for t in range(100):
    prediction = net(x)

    loss = loss_func(prediction, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

运行结果

三、在线协助：

如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人 QQ 名片，由专业技术人员远程协助！

1）远程安装运行环境，代码调试
2）Visual Studio, Qt, C++, Python编程语言入门指导
3）界面美化
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