ⓑ torch.unsqueeze: unsqueeze()는 차원을 늘리기 위해 사용합니다. 따라서 torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, N), 1) 의미는 torch.linspace(-1, 1, N) 텐서의 첫 번째 자리에 차원을 증가시키겠다는 것입니다.

② 훈련 데이터셋 값의 범위가 정규분포를 갖도록 조정합니다.

ⓐ torch.normal: 정규분포로부터 무작위 표본 추출을 위해 사용합니다. torch.normal(평균, 표준편차)를 의미하기 때문에 torch.zeros()는 평균, torch.ones()는 표준편차를 의미합니다. 평균은 0, 표준편차는 1이 기본값입니다.

ⓑ torch.zeros: 0 값을 갖는 N×1 텐서를 생성합니다.

ⓒ torch.ones: 1 값을 갖는 N×1 텐서를 생성합니다.

앞에서 전처리된 데이터를 그래프로 출력하여 분포를 확인합니다.

코드 8-16 데이터 분포를 그래프로 출력

plt.scatter(x_train.data.numpy(), y_train.data.numpy(), c='purple', alpha=0.5, label='train') ------ ①
plt.scatter(x_test.data.numpy(), y_test.data.numpy(), c='yellow', alpha=0.5, label='test')
plt.legend()
plt.show()