import torch
x_data =
[1.0
,2.0
,3.0
]y_data =
[2.0
,4.0
,6.0
]w = torch. tensor(
[1.0])
#一定要加 『』『』 ,否則則會輸出純0的矩陣，例如 寫w=torch.tensor(3,5)則輸出三行五列的0tensor變數，加上括號才是[3.,5.]
w.requires_grad =
true
#只有requires_grad = true ，才可以計算反向梯度，這句話也可以在tensor(requires_grad = true )直接定義
defforward
(x):
return x * w #這裡w為tesnor變數，x雖然不是tensor變數，但是相乘之後也會自動轉化為tensor變數
defloss
(x,y)
: y_pred = forward (x)
return
(y_pred-y)**2
print
('predict (before training)',4
,forward(4)
.item())
for epoch in
range
(100):
for x,y in
zip(x_data, y_data)
: l = loss(x,y)
l. backward(
)#計算反向梯度，此時loss函式建立的計算圖被釋放，等待下一次建立（每次計算圖不一定是一成不變，如dropout隨機失活可能改變計算圖）
print
('\tgrad:'
,x,y,w. grad.item())
#item函式可以將tensor變數轉換python變數型別
w.data = w.data -
0.01
* w.grad.data #這裡grad.data使用data進行計算不會產生計算圖
w.grad.data.zero_(
)#梯度一定要清零，否則下次梯度會迭代增加
print
(" progress:"
,epoch,l.item())
print
(" predict (after training)",4
,forward(4)
.item(
))
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