如果你使用的是PyTorch而不是TensorFlow，你可以按照以下方式修改上述示例：
- 导入PyTorch库：
import torch
import torch.nn as nn
- 定义一个简单的线性模型：
class LinearModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(LinearModel, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
- 创建模型对象并指定输入和输出维度：
input_size = 10 # 输入特征维度
output_size = 1 # 输出维度
model = LinearModel(input_size, output_size)
- 定义损失函数和优化器：
criterion = nn.MSELoss() # 均方误差损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 随机梯度下降优化器，学习率为0.01
- 执行训练循环：
”`python num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
inputs = torch.randn(batch_size, input_size) # 随机生成输入数据（大小为batch_size * input_size）
targets = torch.randn(batch_size, output_size) # 随机生成目标输出数据（大小为batch_siz<br/><br/><br/><font size=1 color=#CCCCCC>内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问</font>
