<jupyter_start><jupyter_text>importa numpy, torch e torch.nn<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>crea una matrice numpy di inputs float32<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>crea una matrice numpy di targets float32<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>trasforma le matrici di numpy inputs e targets in tensori pytorch<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**Dataset e DataLoader** crea un TensorDataset che permette di accedere alle righe di inputs e targets come tuples di liste immodificabili<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>definisci il dataset: train_ds<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>stampa i primi due inputs e i targets corrispondenti<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Crea un DataLoader che permette di suddividere i dati in batches di dimensioni predefinite (es: batch_size=5), inoltre permette di mischiare i dati in modo casuale: shuffle= True<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Stampa un batch di esempio tramite un for-in loop:<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>**MODEL** definisci il modello lineare tramite nn.Linear<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>stampa i pesi e il bias del modello<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>stampa una lista dei parametri del modello<jupyter_code><jupyter_output><empty_output><jupyter_text>genera le previsioni e stampale<jupyter_code><jupyter_output><empty_output>
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