Pytorch入門到實踐：用簡單例子理解模型構建
這篇Pytorch入門教程涵蓋核心知識點：Pytorch基於Python，動態計算圖優勢明顯，安裝簡單（`pip install torch`）。核心數據結構是張量（Tensor），支持GPU加速，可創建、操作（加減乘除、矩陣乘法）及與NumPy互轉。自動求導（autograd）通過`requires_grad=True`實現梯度計算，如`y=x²+3x`在x=2時導數爲7。線性迴歸模型繼承`nn.Module`定義，前向傳播實現`y=wx+b`。數據準備生成模擬數據（`y=2x+3+噪聲`），通過`TensorDataset`和`DataLoader`批量加載。訓練用MSE損失與SGD優化器，循環中梯度清零、反向傳播、參數更新，1000輪後驗證並可視化結果，學習到參數接近真實值。核心流程涵蓋張量操作、自動求導、模型構建、數據加載及訓練優化，可擴展至複雜模型。
閱讀全文《PaddlePaddle從入門到煉丹》三——線性迴歸
感謝你分享了這篇詳細的教程，幫助讀者理解如何使用PaddlePaddle進行線性擬合。以下是一些補充和改進建議，以便更好地幫助讀者： ### 1. **初始化環境** 確保在開始之前已經安裝了PaddlePaddle庫。可以使用以下命令安裝： ```bash pip install paddlepaddle ``` ### 2. **導入必要的庫** 確保在代碼中明確地導入所需的庫和模塊。 `
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