3.2 线性回归的从零开始实现

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3.2.1 生成数据集

这里用有噪声的线性模型构造一个人造数据集

这里normal 是用来生成满足正态分布的随机数

这里定义了一个函数，返回人造的数据集

这里我们弄一个类似于 data_loader 的东西，用于读取并遍历数据集

这里给出参数的初始值，从初始值开始更新参数

这里打开梯度记录，用于后续更新参数

这里我们使用线性回归模型，用于基于参数进行运算

这里使用之前的 1/2 均方损失作为 loss function

这里对 y 的预测值做一个 reshape，以确保与真实值的形状一样

在计算的时候不保留梯度，并且在根据梯度更新参数后将梯度归零重置

这里把前面定义好的函数以及参数赋值

循环一定的次数，计算损失，反向传播，更新参数

这里使用 backward 进行反向传播计算梯度时，需要先求和，因为 backward 只能对标量使用，而这里的 l 是一批量的损失