如何用PyTorch构建神经网络来精确拟合正弦函数？

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深度神经网络本质上是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合。如何更好地理解它，下面尝试拟合一个正弦函数，通过简单设置节点数，实现任意隐藏层数的隐藏。

尝试拟合正弦函数，设置节点数为5，实现隐藏层数为3。

我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合，如何更好的理解它，下面尝试拟合一个正弦函数，本文可以通过简单设置节点数，实现任意隐藏层数的拟合。

基于pytorch的深度神经网络实战，无论任务多么复杂，都可以将其拆分成必要的几个模块来进行理解。

1）构建数据集，包括输入，对应的标签y
2) 构建神经网络模型，一般基于nn.Module继承一个net类，必须的是__init__函数和forward函数。__init__构造函数包括创建该类是必须的参数，比如输入节点数，隐藏层节点数，输出节点数。forward函数则定义了整个网络的前向传播过程，类似于一个Sequential。
3）实例化上步创建的类。
4）定义损失函数（判别准则），比如均方误差，交叉熵等
5）定义优化器（optim：SGD,adam,adadelta等），设置学习率
6）开始训练。开始训练是一个从0到设定的epoch的循环，循环期间，根据loss,不断迭代和更新网络权重参数。