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1 问题

1. 如何导入数据集？

2. 如何优化模型参数？

2 方法
步骤1：

导入必要的库
首先，我们需要导入PyTorch库。

你可以使用以下命令来安装PyTorch

接下来，导入必要的库：

我们将参数传递给 。

这将在我们的数据集上包装一个可迭代对象，并支持 自动配料、采样、洗牌和多进程数据加载。

在这里，我们定义一个 64 的批大小，即每个元素 在数据加载器中，可迭代将返回一批 64 个特征和标签。

步骤2：

定义神经网络模型
在PyTorch中，我们可以通过继承nn.Module类来定义神经网络模型。

nn.Module是PyTorch中所有神经网络模型的基类，它定义了一些基本的属性和方法。

下面是一个简单的神经网络模型，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层：

步骤3：

实例化模型
接下来，我们可以实例化这个模型，并随机初始化权重和偏置项：

input_size = 10  
hidden_size = 5  
output_size = 1  
model = SimpleNN(input_size, hidden_size, output_size)
步骤4：

定义损失函数和优化器
为了训练神经网络模型，我们需要定义一个损失函数和一个优化器。

下面是一个例子：

3 结语

PyTorch的世界仍然非常广阔。这个库提供了许多高级的工具和功能，例如自动微分、动态计算图、分布式训练以及各种模型库等。此外，PyTorch的活跃社区不断推动着这个项目的进步，我们可以在网络中寻找更多的教程、示例和库来扩展我们的知识和技能。