在PyTorch中，如何定义一个简单的线性回归模型？
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data_iter函数的作用是生成一个按批次大小划分的数据迭代器。它首先打乱样本的下标顺序，然后按照指定的批次大小将数据划分为多个小批次。在训练过程中，可以通过调用这个函数来逐个获取这些小批次的数据进行训练。这种方式可以有效地利用内存资源，并提高训练效率。
class LinearNet(nn.Module):
def __init__(self, n_feature):
super(LinearNet, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(n_feature, 1)
def forward(self, x):
y = self.linear(x)
return y
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