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在Gluon框架中實現線性回歸可以分為以下步驟：
import mxnet as mx
from mxnet import nd, autograd, gluon
# 生成數據集
num_examples = 1000
num_inputs = 2
true_w = [2, -3.4]
true_b = 4.2
X = nd.random_normal(shape=(num_examples, num_inputs))
y = true_w[0] * X[:, 0] + true_w[1] * X[:, 1] + true_b
y += .01 * nd.random_normal(shape=y.shape)
batch_size = 10
dataset = gluon.data.ArrayDataset(X, y)
data_iter = gluon.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True)
net = gluon.nn.Sequential()
net.add(gluon.nn.Dense(1))
net.collect_params().initialize(mx.init.Normal(sigma=1.))
loss = gluon.loss.L2Loss()
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.03})
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for data, label in data_iter:
with autograd.record():
output = net(data)
l = loss(output, label)
l.backward()
trainer.step(batch_size)
l = loss(net(X), y)
print('epoch %d, loss: %f' % (epoch, l.mean().asnumpy()))
通過以上步驟，您可以使用Gluon框架實現線性回歸模型并進行訓練。
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