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关键词：权重和偏差 线性模型简单理解n元一次函数 平方损失：比较真实值与预测值 最小化平方损失-------求导-------导数=0-------得到显示解 基础优化方法
梯度下降（最优化知识） 小批量随机梯度下降 总结 批量梯度下降（Batch GD） 每次用 所有训练…自学，较基础 房价预测
关键词：权重和偏差 线性模型简单理解n元一次函数 平方损失：比较真实值与预测值 最小化平方损失-------求导-------导数=0-------得到显示解 基础优化方法
梯度下降（最优化知识） 小批量随机梯度下降 总结 批量梯度下降（Batch GD） 每次用 所有训练数据 计算梯度。 梯度方向最准确，但计算开销大，内存占用高。 随机梯度下降（Stochastic GD, SGD） 每次只用 一个样本 计算梯度。 更新快，但梯度方向抖动大，收敛不稳定。 小批量随机梯度下降（Mini-batch SGD） 每次用 一小批样本（batch size 10~512 常见） 计算梯度。 在计算效率和收敛稳定性之间取得平衡。 这是深度学习中最常用的方法。 代码
线性回归的从零开始实现
我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器
%matplotlib inline
import random
import torch
from d2l import torch as d2l
%matplotlib inline
作用是：让 matplotlib 画出的图表 直接嵌入在 Notebook 输出单元格里显示，而不是单独弹出窗口。
from d2l import torch as d2l d2l = Dive into Deep Learning (《动手学深度学习》) 提供的工具包。 它里面也有一个 torch 模块（封装了一些 PyTorch 训练、绘图、数据加载的常用函数），但是为了避免和真正的 torch 冲突，这里把它重命名为 d2l 一、构造人造数据集
目标线性模型 def synthetic_data(w, b, num_examples):X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))y = torch.matmul(X, w) + by += torch.normal(0, 0.01, y.shape)return X,
