tensor在pytorch中是一个非常重要的类型


假如需要计算梯度，就将tensor中 requires_grad设为true

loss是一个张量，在做运算时构建运算图，因此不要直接进行，会将将梯度存入w，当反向传播完成 后，该计算图会被释放

这里注意一下grad即梯度也是一个tensor类型，要取到data才能做运算

import torch

x_data=[1.0,2.0,3.0]#x
y_data=[2.0,4.0,6.0]#y
w=torch.Tensor([1.0])
w.requires_grad=True

def forward(x):
    return x*w#w是一个tensor，就是梯度

def loss(x,y):
    y_pred=forward(x)
    return (y_pred-y)**2#损失值

print('predict (before training)',4,forward(4).item())
for epoch in range(100):
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        l=loss(x,y)
        l.backward()#自动调用偏导
        print('/tgrad:',x,y,w.grad.item())
        w.grad.data.zero_()

    print('progress:',epoch,l.item())

print('predict(after training)',4,forward(4).item())

线性回归就是一个最简单的只有一个神经元的神经网络