pytorch-神经网络拟合曲线实例
代码已经调通，跑出来的效果如下：
# coding=gbk
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
'''
Pytorch是一个拥有强力GPU加速的张量和动态构建网络的库，其主要构建是张量，所以可以把PyTorch当做Numpy
来用,Pytorch的很多操作好比Numpy都是类似的，但是其能够在GPU上运行，所以有着比Numpy快很多倍的速度。
训练完了，发现隐层越大，拟合的速度越是快，拟合的效果越
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