pytorch全连接模型用于学习二次函数
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以下示例展示了如何利用PyTorch框架构建一个全连接神经网络，用于拟合基本的二次函数 y = x^2。具体步骤包括搭建网络结构、设定损失计算方式以及选择优化算法，并通过训练过程完成模型的参数调整。
以下展示了一个完整的代码实现示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成数据
x = torch.linspace(-10, 10, 100).unsqueeze(1)
y = x**2
# 定义全连接网络
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(1, 128)
self.fc2 = nn.Line全部评论 (0)
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