生成数据集 import torch num_inputs=2 #特征数 num_examples=1000 #样本数 true_w=[2,-3.4] #真实权重 true_b=4.2 #真实偏差 features=torch.randn(num_examples,num_inputs,dtype=torch.float32) #生成特征 labels=true_w[0]*feat…

导入所需要的库 import torch import random 生成数据集 构造一个简单的人工训练数据集，设训练数据集样本数为1000，输入个数（特征数）为2。使用线性回归模型真实权重$w=[2,-3.4]^T$和偏差$b=4.2$，以及一个随机噪声项$\epsilon$生成标签。 其中噪声项 $\epsilon$ 服从均值为0、标准差为0.01的正态分布。噪声代表了数据…