一，线性回归
线性回归的疑问记录
MSE:mean square error均方误差
epoch:迭代次数
optimizer：优化器
mini-batch：小批量
进行线性回归的思路
选择线性模型，定义好初始值，forward前馈，优化算法后
运用训练集对模型进行进行训练，我们选择小批量随机梯度下降
当进行epoch1时，输入小批量的数据进行求loss，然后按照梯度下降的公式得到w1
当进行epoch2时，再次输入小批量的数据求loss，求得w2
就这样一次次的下降至接近global minimu（未完待续）
附录：
图片来源b站李沐老师的课程
基础知识截图
创建数组：[逗号前的表示行；分号是左闭右开，逗号后表示列]
import torch
虽然是pytorch，我们导入时用的是torch
数据操作部分截图
torch.arange
这里隐式构造了计算图
y.detach后u成了一个常数，将某些计算移动到计算图以外。