pytorch拟合曲线

在PyTorch中，我们可以使用神经网络来拟合曲线。首先，我们需要建立一个类来表示神经网络的框架，并继承PyTorch框架中的nn.Module这个类。

接下来，我们可以通过生成一些数据来拟合二次曲线。例如，我们可以使用torch.linspace函数生成从-1到1之间的100个点，并使用reshape函数改变数据的维度为（100，1）。然后，我们可以使用x.pow(2)来建立x与y之间的关系，即y=x^2。为了模拟实际过程中不可避免的误差，我们可以使用torch.normal函数在y的基础上添加一定的波动，如y_real=torch.normal(y,0.05)。

通过建立这样一个神经网络模型，并使用生成的数据进行训练，我们可以使得模型逐渐拟合出目标曲线。这种拟合曲线的应用常见于神经网络的入门示例中，它可以帮助我们熟悉如何使用PyTorch搭建神经网络模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch深度学习：神经网络拟合方程(回归问题)](https://blog.csdn.net/qq_37333048/article/details/110469670)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [使用PyTorch拟合曲线](https://blog.csdn.net/qq_42024963/article/details/96423297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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