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上传时间: 2021-01-20
详细说明：其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数，所以各框架都能用来拟合任意函数，Pytorch也能。
在这篇博客中，就以拟合y = ax + b为例（a和b为需要拟合的参数），说明在Pytorch中如何拟合一个函数。
一、定义拟合网络
1、观察普通的神经网络的优化流程
# 定义网络
net = ...
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0005)
# 定义损失函数
loss_op = torch.nn.MSELoss(reduction='
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