数据集文件名为data.csv，写一个基于pytorch的回归预测，输入变量四个，输出应变量为五十个，输出损失图像

首先，需要使用 PyTorch 导入数据集文件 `data.csv`。接下来，可以使用 PyTorch 的 `Dataset` 和 `DataLoader` 类将数据加载到模型中。

接下来，可以使用 PyTorch 定义模型的输入和输出，并使用一个回归损失函数（例如均方误差）定义模型的损失。然后，可以使用 PyTorch 中的优化器（例如随机梯度下降法）训练模型。

最后，可以使用 Matplotlib 绘制损失曲线图，其中横坐标表示训练步数，纵坐标表示损失值。

以下是一个简化版的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集文件 data.csv

# 定义输入和输出
X = torch.tensor(...)
Y = torch.tensor(...)

# 定义模型
model = nn.Linear(4, 50)

# 定义损失函数
loss_fn = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 记录损失值
losses = []

# 训练模型
for i in range(1000):
  # 计算预测值
  Y_pred = model(X)

  # 计算损失
  loss = loss_fn(Y_pred, Y)
  losses.append(loss.item())

  # 清空梯度
  optimizer.zero_grad()

  # 计算梯度
  loss.backward()

  # 更新参数
  optimizer.step()

# 绘制损失曲