数据的每一列称为：特征/字段
x的数据变为8列，维数=8
step one:构建数据集
x_data;y_data：创建两个Tensor
step two:定义模型
step three:构造损失和优化器
step four:训练
else
激活函数：
代码更改部分：
转->大佬笔记
torch.where(condition, x, y) → Tensor：根据条件，返回从x,y中选择元素所组成的张量。如果满足条件，则返回x中元素。若不满足，返回y中元素。
torch.eq(y_pred_label, y_data).sum().item() ：torch.eq()是比较input和output的函数,input必须为tensor类型，output可以为相同大小的tensor也可以为某个值，当input和output都为tensor类型时，比较对应位置数字是否相同，相同则为1，否则为0。而torch.eq()函数得到的是个tensor。例如[1，0，0，0]，即相同为1，不同为0。torch.eq().sum()就是将所有值相加，但是得到的仍然是一个转->大佬笔记,本例中torch.eq(A,B).sum()得到的结果就是[1](1+0+0+0),最后一步torch.eq(A,B).sum().item()得到的就是这个tensor中的值了，即1。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-614196.html
Tensor.size(0)：Tensor有几列；0->1表示有几行文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-614196.html
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