使用 pytorch 创建神经网络拟合sin函数的实现
我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合，如何更好的理解它，下面尝试拟合一个正弦函数，本文可以通过简单设置节点数，实现任意隐藏层数的拟合。
基于pytorch的深度神经网络实战，无论任务多么复杂，都可以将其拆分成必要的几个模块来进行理解。
1）构建数据集，包括输入，对应的标签y
2) 构建神经网络模型，一般基于nn.Module继承一个net类，必须的是__init__函数和forward函数。__init__构造函数包括创建该类是必须的参数，比如输入节点数，隐藏层节点数，输出节点数。forward函数则定义了整个网络的前向传播过程，类似于一个Sequenti
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