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模型设计
两步走：
定义init函数：在类的初始化函数中声明每一层网络的实现函数。在房价预测模型中，只需要定义一层全连接层，模型结构和使用Python和Numpy构建神经网络模型》章节模型保持一致。
定义forward函数：构建神经网络结构，实现前向计算过程，并返回预测结果，在本任务中返回的是房价预测结果。
训练配置
1.声明定义好的回归模型Regressor实例，并将模型的状态设置为训练。
2.使用load_data函数加载训练数据和测试数据。
3.设置优化算法和学习率，优化算法采用随机梯度下降SGD，学习率设置为0.01。
代码为：
注意：
模型实例有两种状态：训练状态.train()和预测状态.eval()。训练时要执行正向计算和反向传播梯度两个过程，而预测时只需要执行正向计算，为模型指定运行状态
训练过程
保存模型
将模型当前的参数数据model.state_dict()保存到文件中（通过参数指定保存的文件名 LR_model），以备预测或校验的程序调用。
代码为：
测试模型
通过load_one_example函数实现从数据集中抽一条样本作为测试样本，具体实现代码如下所示。
参考资料
百度深度学习飞桨：