输出的y_test不受x_test控制

您是对的，我犯了一个错误。对于单个测试样本，您需要将其包装在一个张量中，即`x_test = torch.Tensor([4.0])`，而不是`x_test = torch.Tensor([[4]])`。因为`torch.Tensor()`期望一个可迭代对象作为输入，所以我们使用方括号`[]`将单个值包装起来。

请修改代码如下：

import torch

x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
y_data = torch.Tensor([[2.0], [4.0], [6.0]])

class linearModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(linearModel, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
    
    def forward(self, x):
        y_hat = self.linear(x)
        return y_hat

model = linearModel()

criterion = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    y_predict = model(x_data)
    loss = criterion(y_predict, y_data)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print('Epoch:', epoch, 'Loss:', loss.item())

x_test = torch.Tensor([4.0])
y_test = model(x_test)
print('Prediction:', y_test.item())

现在，代码应该可以正确输出给定测试数据`x_test`的预测值`y_test`。非常抱歉给您带来的困扰。