PyTorch的4分钟教程，手把手教你完成线性回归

运行结果：

• MSELoss参考网站：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/loss.html
• SGD参考网站：https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/optim/sgd.html

第四步：

现在训练已经完成，让我们直观地检查我们的模型：

#Step 4:Display model and confirm 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.figure(figsize=(4,4)) 
plt.title("Model and Dataset") 
plt.xlabel("X");plt.ylabel("Y") 
plt.grid() 
plt.plot(x,y,"ro",label="DataSet",marker="x",markersize=4) 
plt.plot(x,model.model.weight.item()*x+model.model.bias.item(),label="Regression Model") 
plt.legend();plt.show() 

运行结果：

现在你已经完成了PyTorch的第一个线性回归例子的编程了，对于后续希望百尺竿头，更进一步的读者来说，可以参考PyTorch的官方文档链接，完成大部分的编码应用。

相关链接：

https://medium.com/towards-artificial-intelligence/pytorch-in-2-minutes-9e18875990fd

【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】

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（编辑：晋中站长网）

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