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在 PyTorch 中保存模型
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文讲解了在PyTorch中进行线性回归的步骤：准备数据集，定义模型、损失函数和优化器，训练模型并更新参数，测试模型性能，最后用`torch.save()`保存模型状态。
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关键要点
- 本文讲解了在PyTorch中进行线性回归的步骤。
- 准备数据集，包括生成输入X和输出Y。
- 定义线性回归模型、损失函数（L1损失）和优化器（SGD）。
- 训练模型，包括前向传播、计算损失、反向传播和更新参数。
- 测试模型性能，计算测试损失并记录训练和测试损失。
- 可视化训练和测试数据及预测结果。
- 可视化训练和测试损失曲线。
- 使用torch.save()保存模型状态。
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