梯度下降借助Pytorch包的自动微分机制实现 的python代码 数据点X，y=make_swiss_roll(n_samples=500,nosie=0.1)

下面是使用PyTorch实现梯度下降的代码，其中使用了Swiss Roll数据集：

import torch
from sklearn.datasets import make_swiss_roll

# 生成Swiss Roll数据集
X, y = make_swiss_roll(n_samples=500, noise=0.1)

# 将数据转换为PyTorch张量
X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)

# 定义模型
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(3, 1)
        
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 初始化模型和损失函数
model = Model()
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 初始化优化器和学习率
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 前向传播
    y_pred = model(X)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(y_pred, y.view(-1, 1))
    
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 打印损失
    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

在上面的代码中，我们首先使用`make_swiss_roll`函数生成Swiss Roll数据集，然后将数据转换为PyTorch张量。接着，我们定义了一个简单的线性模型，并使用均方误差作为损失函数。然后，我们使用随机梯度下降(SGD)作为优化器，并训练模型100个epoch。在训练过程中，我们通过打印损失来监测模型的训练情况。