PyTorch线性回归实战：CPU & GPU实现
PyTorch线性回归实战：CPU & GPU实现
本项目使用PyTorch深度学习框架，以Jupyter Notebook的形式实现了线性回归模型，并提供了GPU加速支持。代码结构清晰，注释详细，适合PyTorch入门学习。
学习要点：
- 线性回归原理及PyTorch实现
- PyTorch搭建神经网络基础
- PyTorch GPU加速方法
项目特点：
- 代码简洁易懂，适合初学者
- 分步讲解，逐步深入
- 数据集简单，方便理解
运行环境：
- Python环境
- PyTorch库
- 可选择支持CUDA的GPU
使用方法：
- 在支持PyTorch的Jupyter Notebook环境中打开项目文件。
- 选择带有Torch的Kernel。
- 运行代码，观察结果。
代码说明：
项目代码包含数据生成、模型构建、训练过程和GPU加速等部分，每部分均有详细注释，方便理解。
拓展学习：
- 尝试使用不同的优化器和损失函数
- 将线性回归模型扩展到其他回归任务
- 探索PyTorch更高级的功能
文件大小：8.8KB
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