在PyTorch中不使用`DataLoader()`的批量梯度下降示例
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内容提要
文章介绍了在PyTorch中使用Batch、Mini-Batch和随机梯度下降（SGD）的示例。通过DataLoader()实现数据集洗牌，但未设置批量大小。详细描述了数据集准备、模型、损失函数和优化器的配置，并进行模型训练和测试。使用L1损失函数和SGD优化器，训练100个周期。最后展示了训练和测试数据的可视化及损失曲线。
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关键要点
- 文章介绍了在PyTorch中使用Batch、Mini-Batch和随机梯度下降（SGD）的示例。
- 使用DataLoader()实现数据集洗牌，但未设置批量大小。
- 详细描述了数据集准备、模型、损失函数和优化器的配置。
- 模型训练和测试使用L1损失函数和SGD优化器，训练100个周期。
- 展示了训练和测试数据的可视化及损失曲线。
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