Sub2API 本地部署学习笔记：Docker 构建与启动教程

本文从单个神经元出发，结合最基础的线性模型 y = wx + b，一步步讲清楚前向传播、损失函数、梯度下降和反向传播之间的关系。文章不会一上来堆复杂公式，而是先用直观思路理解“模型怎么预测、误差怎么产生、参数为什么要更新”，再结合 PyTorch 的自动求导机制，说明 loss.backward() 到底做了什么。适合刚接触神经网络、梯度和反向传播的同学阅读，也适合作为后续学习多层网络和深度学习的