如何使用PyTorch实现关系拟合中的回归模型实例？

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本次使用PyTorch来实现一个简单的回归分析，并借此机会熟悉PyTorch的一些基本操作。

1. 建立数据集pythonimport torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plt

创建一些模拟数据x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # 创建100个从-1到1的均匀分布的x值y=x.pow(2) + 0.1 * torch.randn(100, 1) # y=x^2 + noise

将数据转换为Variable，并启用自动求导x, y=Variable(x), Variable(y)

本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析，也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本操作。