机器学习|PyTorch简明教程上篇-人工智能
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前面几篇文章介绍了特征归一化和张量，接下来开始写两篇PyTorch简明教程，主要介绍PyTorch简单实践。
（2）torch.linspace(-1,1,101,requires_grad=False)用于在指定的区间内生成一组等间隔的数值，该函数接受三个参数：起始值、终止值和元素个数，返回一个张量，其中包含了指定个数的等间隔数值；
使用optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)可以实现随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）优化算法
将训练集通过批量大小拆分，循环100次
（7）接下来是训练函数train，用于训练一个神经网络模型，具体来说，该函数接受以下参数：
（8）train是PyTorch训练过程中常用的方法，其步骤如下：
（9）print("轮次=%d,损失值=%s"%(i1,COSt/num_batches))最后打印当前训练的轮次和损失值，上述的代码输出如下：
（3）build_model内部实现：torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(input_dim,output_dim,bias=False))用于构建一个包含一个线性层的神经网络模型，模型的输入特征数量为input_dim，输出特征数量为output_dim，且该线性层没有偏置项，其中n_classes=10表示输出10个分类；重写后：（3）build_model内部实现：使用torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(input_dim,output_dim,bias=False))来构建一个包含一个线性层的神经网络模型，该模型的输入特征数量为input_dim，输出特征数量为output_dim，且该线性层没有偏置项。其中n_classes=10表示输出10个分类；
（4）其他的步骤就是定义损失函数，梯度下降优化器，通过batch_size将训练集拆分，循环100次进行train；
使用optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)可以实现随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）优化算法
（6）在每一轮训练结束后，需要执行predict函数来进行预测。该函数接受两个参数model（已经训练好的模型）和teX（需要进行预测的数据）。具体步骤如下：
（7）print("Epoch%d,cost=%f,acc=%.2f%%"%(i1,cost/num_batches,100.*np.mean(predY==teY)))最后打印当前训练的轮次，损失值和acc，上述的代码输出如下（执行很快，但是准确率偏低）：
（2）print("Epoch%d,cost=%f,acc=%.2f%%"%(i1,cost/num_batches,100.*np.mean(predY==teY)))最后打印当前训练的轮次，损失值和acc，上述的代码输入如下（执行时间比逻辑回归要长，但是准确率要高很多）：
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