Pytorch入门到实践：用简单例子理解模型构建
这篇Pytorch入门教程涵盖核心知识点：Pytorch基于Python，动态计算图优势明显，安装简单（`pip install torch`）。核心数据结构是张量（Tensor），支持GPU加速，可创建、操作（加减乘除、矩阵乘法）及与NumPy互转。自动求导（autograd）通过`requires_grad=True`实现梯度计算，如`y=x²+3x`在x=2时导数为7。线性回归模型继承`nn.Module`定义，前向传播实现`y=wx+b`。数据准备生成模拟数据（`y=2x+3+噪声`），通过`TensorDataset`和`DataLoader`批量加载。训练用MSE损失与SGD优化器，循环中梯度清零、反向传播、参数更新，1000轮后验证并可视化结果，学习到参数接近真实值。核心流程涵盖张量操作、自动求导、模型构建、数据加载及训练优化，可扩展至复杂模型。
阅读全文《PaddlePaddle从入门到炼丹》三——线性回归
感谢你分享了这篇详细的教程，帮助读者理解如何使用PaddlePaddle进行线性拟合。以下是一些补充和改进建议，以便更好地帮助读者： ### 1. **初始化环境** 确保在开始之前已经安装了PaddlePaddle库。可以使用以下命令安装： ```bash pip install paddlepaddle ``` ### 2. **导入必要的库** 确保在代码中明确地导入所需的库和模块。 `
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