如何用Pytorch编写一个基础的线性回归模型？

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最近听了张江老先生的深度学习课程，用Pytorch实现神经网络进行预测，之前做Titanic生存率预测时对Tensorflow有些微了解，听说Tensorflow能做的Pytorch都行，而且更方便快捷，自己也尝试了一下。

最近听了张江老师的深度学习课程，用Pytorch实现神经网络预测，之前做Titanic生存率预测的时候稍微了解过Tensorflow，听说Tensorflow能做的Pyorch都可以做，而且更方便快捷，自己尝试了一下代码的逻辑确实比较简单。

Pytorch涉及的基本数据类型是tensor（张量）和Autograd（自动微分变量），对于这些概念我也是一知半解，tensor和向量，矩阵等概念都有交叉的部分，下次有时间好好补一下数学的基础知识，不过现阶段的任务主要是应用，学习掌握思维和方法即可，就不再深究了。tensor和ndarray可以相互转换，python的numpy库中的命令也都基本适用。