PyTorch的4分钟教程，手把手教你完成线性回归

下一步：使用 MSELoss 作为代价函数，SGD作为优化器来训练模型。

#Step 3: Training 
cost=torch.nn.MSELoss() 
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9) 
inputs=Variable(torch.from_numpy(x.astype("float32"))) 
outputs=Variable(torch.from_numpy(y.astype("float32"))) 
 
 
for epoch in range(100): 
#3.1 forward pass: 
    y_pred=model(inputs) 
     
#3.2 compute loss 
    loss=cost(y_pred,outputs) 
     
#3.3 backward pass 
    optimizer.zero_grad(); 
    loss.backward() 
    optimizer.step() 
    if((epoch+1)%10==0): 
        print("epoch{},loss{}".format(epoch+1,loss.data)) 

（编辑：源码网）

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