使用DevChat 插件，从零开始搭建自己的神经网络模型
一、简述DevChat
DevChat是什么？
简说，DevChat可以帮零基础的小白写代码和改bug等
DevChat是一个集成了多种主流大模型的AI编程工具,专注于提升程序员的编程效率。它整合了ChatGPT、Codex等热门AI大模型,支持自然语言编程、代码编写、代码生成、代码补全等功能。
Devchat最大的优势是一站式服务,集成热门大模型，并且可以根据需求随心切换，省去了选择和整合不同AI模型的麻烦，无需过多配置就可以快速上手,从而全面提升开发效率。产品务实高效，近期还在QCon全球软件大会亮相，斩获众多圈内开发者的好评
为什么要选DevChat？
新手必备神器，保证好用。让咱们写代码，不在汗流浃背。
新手必备神器，保证好用。让咱们写代码，不在汗流浃背。
新手必备神器，保证好用。让咱们写代码，不在汗流浃背。
这个AI编程助手真的很强大，它能够兼容很多大模型，比如GPT-4、GPT-3.5、Claude2、文心一言等等。这意味着你可以根据不同的需求选择适合的模型来帮助你完成任务。而且，它的上下文控制非常精准，可以让你更好地掌控对话的流程。
如果你需要处理一些复杂的任务，那么GPT-4绝对是你的首选，而如果是一些简单的任务，那么你也可以选择更经济的模型。这个助手可以让你自由选择，组合使用，以达到最佳的效果。
除此之外，这个助手还有很多实用的功能，比如提示词目录可以让你自定义提示词，让对话更加符合你的需求。同时，它还提供了灵活的Prompt模板管理，可以解答代码库的各类问题。
这个产品的设计非常实用，反馈也非常快，你可以随时根据反馈进行调整。最重要的是，它可以自由生成代码和生成文档，而不仅仅是简单的补全，这真的非常方便。
最后，这个助手还对接了微软Azure服务，数据安全得到了保障，你可以放心使用。总的来说，这个AI编程助手真的非常强大，功能非常丰富，非常值得一试。
二、DevChat开始实战
获取 DevChat key。
进入DevChat的官方网站，进行注册，然后收到下面的邮件。这里红色框起来的就是DevChat key。先复制下，待会要用。
安装DevChat
进入vscode，①点击插件按钮。②在搜索框输入devchat。③点击Install。
安装好，①接着点击这个兔子图标②点击Set DevChat key③在输入框输入刚才邮件里获得的DevChat key。
使用DevChat
向DevChat进行提问，如果内容过多导致停顿了，说一下“继续”
让DevChat帮忙解释代码
DevChat给的代码
我这里就不修改了代码了，使用torch.randn生成的随机数据，进行测试代码。
大家可以尝试一下向DevChat提问，让DevChat把你修改代码，添加注释。哪行代码不懂了，也可以直接问DevChat，让DevChat解释。DevChat成为你的优秀助手。
真的没有夸大其词，这个DevChat，是的是神器。
import torch
import torch.nn as nn
# 定义网络模型
class LinearClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(LinearClassifier, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)
def forward(self, x):
outputs = self.linear(x)
return outputs
# 定义输入和输出维度
input_dim = 28 * 28 # 输入图像大小
output_dim = 2 # 二分类问题
# 实例化网络
model = LinearClassifier(input_dim, output_dim)
# 生成随机输入和目标输出
x = torch.randn(64, input_dim)
y = torch.randint(0, 2, (64,))
# 前向传播
outputs = model(x)
# 计算损失
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(outputs, y)
# 反向传播
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step
optimizer.step()
# 训练循环
for epoch in range(100):
# 前向传播
outputs = model(x)
loss = criterion(outputs, y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print('Epoch [{}/100], Loss: {:.4f}'
.format(epoch+1, loss.item()))
# 保存和加载模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))代码运行结果
三、KOL粉丝专属福利介绍
福利来了！！！福利来了！！！福利来了！！！
专属红包兑换码，11月31日之前，粉丝可借助邀请码在Devchat兑换10元余额
这波羊毛 ，大家可薅啊
在我拿到红包兑换码的第一时间就发出来
红包兑换码，私信我，我发给你
四、专属下载链接
在我拿到专属下载链接的第一时间就发出来
专属下载链接来了，两种方式：①点击专属链接。②扫描下方二维码。