pytorch 设计一个一元一次函数的神经网络

可以使用 PyTorch 中的 nn.Module 和 nn.Linear 来设计一个一元一次函数的神经网络。具体实现代码如下：

import torch.nn as nn

class LinearModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)  # 输入和输出都是一维的

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

这个神经网络只有一个输入和一个输出，其中 nn.Linear(1, 1) 表示输入和输出都是一维的。在 forward 方法中，我们只需要将输入 x 传入 nn.Linear 中，即可得到输出 y_pred。

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对于给定的一元二次方程 y = ax^2 + bx + c，我们可以使用下面的代码来计算导数值：

import torch
from torch import autograd

x = torch.tensor(1.)
a = torch.tensor(1., requires_grad=True)
b = torch.tensor(2., requires_grad=True)
c = torch.tensor(3., requires_grad=True)

y = a**2 * x + b * x + c

grads = autograd.grad(y, [a, b, c])

print('导数值:', grads[0], grads[1], grads[2])

输出结果为导数值。