From 0bbbc075ed284290ba881fcd625bf1b3bc589b37 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: guanjihuan <guanjihuan@163.com>
Date: Wed, 22 Nov 2023 16:36:15 +0800
Subject: [PATCH] Update pytorch_module_class_method.py

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 .../pytorch_module_class_method.py                              | 2 +-
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diff --git a/2023.11.22_pytorch_module_class_method/pytorch_module_class_method.py b/2023.11.22_pytorch_module_class_method/pytorch_module_class_method.py
index dc5ac72..fd9f2e0 100644
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+++ b/2023.11.22_pytorch_module_class_method/pytorch_module_class_method.py
@@ -93,7 +93,7 @@ optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)  # 定义优
 # 训练模型
 num_epochs = 3000 # 迭代次数
 losses = []  # 用于收集损失值
-for epoch in range(num_epochs):  # 开始训练
+for epoch in range(num_epochs):  # 开始训练。这里没有采用小样本分批（batch）训练。
     outputs = model.forward(x_data) # 前向传播。由于继承了torch.nn.Module类，默认使用forward方法，因此这里无需显式写出forward方法
     loss = criterion(outputs, y_data)  # 计算损失值
     optimizer.zero_grad() # 在每次训练的迭代，梯度清零