#模型为w1*x*x+w2*x+b

import torch
x_data=[1,2,3]
y_data=[2,4,6]

#三个tensor
w1=torch.tensor([1.0])
w1.requires_grad=True
w2=torch.tensor([2.0])
w2.requires_grad=True
b=torch.tensor([1.0])
b.requires_grad=True

def forward(x):
    return w1*x*x+w2*x+b

def loss(x, y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred - y) * (y_pred - y)

print("训练之前",4,forward(4).item())
#训练过程
for epoch in range(100):
    for x,y in zip(x_data,y_data):   #把x_data和y_data整理成一个样本（x，y）
        l=loss(x,y)  #前馈计算，并计算出损失值，张量
        l.backward() #后向计算，自动把计算图中需要梯度的地方求出，存到tensor的w中，释放计算图，下次进行loss计算时，在准备下一次的计算图
        print('grad:',x,y,w1.grad.item(),w2.grad.item())
        w1.data=w1.data-w1.grad.data*0.01  #张量loss中包含tensor类型的data和grad，要获得梯度（数值），而w.grad计算图，需要w.grad.data数值
        w1.grad.data.zero_()
        w2.data = w2.data - w2.grad.data * 0.01  # 张量loss中包含tensor类型的data和grad，要获得梯度（数值），而w.grad计算图，需要w.grad.data数值
        w2.grad.data.zero_()
        b.data = b.data - b.grad.data * 0.01  # 张量loss中包含tensor类型的data和grad，要获得梯度（数值），而w.grad计算图，需要w.grad.data数值
        b.grad.data.zero_()
    print("progress",epoch,l)
print("训练之后",4,forward(4).item())