帮我重写一个不报错的python代码：利用pytorch继承类实验梯度下降拟合线性回归

在PyTorch中，我们可以创建一个简单的线性回归模型，并通过继承自`nn.Module`类来实现。这里是一个不报错的基础示例，演示如何使用梯度下降来拟合数据：

首先，我们需要导入必要的库并定义一个基础的线性层作为父类：

import torch
from torch import nn

class LinearRegressionBase(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(LinearRegressionBase, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

然后，我们可以在这个基础上创建一个继承的子类，用于添加学习率和迭代训练的方法：

class LinearRegression(LinearRegressionBase):
    def __init__(self, input_size, output_size, learning_rate=0.01, epochs=100):
        super(LinearRegression, self).__init__(input_size, output_size)
        self.learning_rate = learning_rate
        self.epochs = epochs

    def fit(self, X, y):
        self.train()
        optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(), lr=self.learning_rate)
        
        for epoch in range(self.epochs):
            optimizer.zero_grad()
            predictions = self(X)  # 假设X是一个张量
            loss = nn.MSELoss()(predictions, y)
            loss.backward()
            optimizer.step()

        print(f"Training completed after {self.epochs} epochs.")

# 使用示例
X_train = torch.randn(100, 1)  # 假设这是输入特征
y_train = torch.randn(100, 1)  # 假设这是目标值
model = LinearRegression(1, 1)
model.fit(X_train, y_train)

在这个例子中，`fit`方法包含了梯度下降的整个流程：初始化优化器、循环迭代每个epoch，计算损失并通过反向传播更新权重。