根据您给的代码和说明，

1. 数据准备

先说说我们用pandas从UCI机器学库中读取房价数据集，并将其转换为Tensor格式。

python import pandas as pd from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class HousingDataset: def init: traindata = pd.readcsv.values self.len = traindata.shape self.xdata = torch.fromnumpy.float self.ydata = torch.from_numpy).float

def __getitem__:
    return self.x_data, self.y_data
def __len__:
    return self.len

2. DataLoader

用DataLoader类来批量加载数据，并设置批巨大细小和是不是打乱数据。

python dataset = HousingDataset train_loader = DataLoader

3. 线性回归模型

定义一个轻巧松的线性回归模型，用torch.nn.Linear来创建一个线性层。

python class LinearRegression: def init: super.init self.linear = torch.nn.Linear # 虚假设特征有13个

def forward:
    y_pred = self.linear
    return y_pred

model = LinearRegression

4. 亏本函数和优化器

选择均方误差作为亏本函数，并用随机梯度减少作为优化器。

python criterion = torch.nn.MSELoss optimizer = torch.optim.SGD, lr=0.01)

5. 训练模型

进行优良几个epoch的训练，个个epoch中通过遍历数据加载器中的数据批量来训练模型。

python epochs = 100 for epoch in range: for x, y in train_loader: y_pred = model loss = criterion optimizer.zero_grad loss.backward optimizer.step if epoch % 10 == 0: print))

6.

这段代码展示了怎么用Torch来，并用房价数据集进行训练。通过调整超参数，Neng优化模型的性Neng。

请注意， 为了使代码完整并Neng够运行，您需要确保全部依赖项douYi安装，并且housing.data文件Neng从指定的URL正确下载。还有啊，兴许需要中的输入和输出层的巨大细小。