05. Linear Regression with PyTorch

import torchx_data=torch.Tensor([[1.], [2.], [3.]])
y_data=torch.Tensor([[2.], [4.], [6.]])class MyModule(torch.nn.Module):def __init__(self):super(MyModule,self).__init__()self.linear=torch.nn.Linear(1,1)def forward(self,x):y_pred=self.linear(x) #这里是对一个类调用。是实现了__call__方法的类。可调用的类return y_predmodel=MyModule()criter=torch.nn.MSELoss(reduction="sum")
optm=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)E=100
for epoch in range(E):y_pred=model(x_data)loss=criter(y_data,y_pred)print("epoch{},loss={}".format(epoch,loss))optm.zero_grad()loss.backward()optm.step()print(model.linear.weight.data.item(),model.linear.bias.data)

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