#匯入模組
import torch
import torch.nn.functional as f
from torch.autograd import variable
import matplotlib.pyplot as plt
x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)
#對輸入的制定位置插入維度 1,無torch.unsqueeze，x是向量torch.size([100])，有之後x是 torch.size([100, 1])的矩陣
y=x**2+0.2*torch.rand(x.size())#x的平方，加雜訊（從區間[0,1)的均勻分布中抽取的一組隨機數，輸出形狀與x相同）
print(x,y,x.size())
x,y=variable(x),variable(y)#將x，y張量轉化為變數
class net(torch.nn.module):
def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):#搭建層所要的初始資訊，特徵數，隱藏層單元數和輸出單元數
super(net,self).__init__()#繼承net到模組，官方步驟
self.hidden=torch.nn.linear(n_feature,n_hidden)#從輸入層到隱藏層的函式
self.predict=torch.nn.linear(n_hidden,n_output)#從隱藏層的輸出層的函式
def forward(self,x):#前向傳播
x=f.relu(self.hidden(x))#self.hidden(x)給x加權成為a，用激勵函式將a變成特徵b
x=self.predict(x)#self.predict(b)給b加權，**最終結果
return x#返回最終**值
net=net(1,10,1)#只有乙個輸入單元，乙個輸出單元，隱藏單元定為10個
print(net) #搭建神經網路完畢
plt.ion()
plt.show()
opt=torch.optim.sgd(net.parameters(),lr=0.5)#設定學習率為0.5，用隨機梯度下降法優化net神經網路的引數
lossfunc=torch.nn.mseloss()#設定損失函式為均方差函式
for t in range(100):#訓練步數100
prediction=net(x)#**值
loss=lossfunc(prediction,y)#**值與真實值的誤差
opt.zero_grad()#梯度降0
loss.backward()#反向傳播
opt.step()#梯度優化
if t%5==0:#此時，列印一下
plt.cla()#清除當前圖形中的當前活動軸,其他軸不受影響。
plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())#numpy型別才支援plt，所以要轉化
plt.plot(x.data.numpy(),prediction.data.numpy(),'r-',lw=3)#擬合線圖
plt.text(0.5,0,'loss=%.4f'%loss.data[0],fontdict=)#在（0.5,0）的位置寫loss的變化
plt.pause(0.1)#間隔時間
plt.ioff()
plt.show()
#最後畫出的是**
(hidden): linear(in_features=1, out_features=10, bias=true)
(predict): linear(in_features=10, out_features=1, bias=true)
)圖形
參考：莫煩python
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