这个代码用于展示如何使用线性回归模型来拟合一个简单的数据集。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的模型，它通过找到最佳拟合直线来预测目标变量。
具体来说，这个代码的功能是：
定义了一个简单的线性回归模型，该模型包含一个线性层（nn.Linear），输入维度为1，输出维度为1。
定义了损失函数（均方误差，MSE）和优化器（随机梯度下降，SGD）。
使用给定的输入数据和目标值进行模型训练。在训练过程中，模型通过前向传播计算输出值，然后计算损失并进行反向传播和参数更新，以最小化损失函数。
打印出每个训练周期的损失值，以便观察模型的训练进展。
将模型设置为评估模式，并使用训练后的模型进行预测。预测结果包括输入数据、真实值和模型预测值。
通过这个示例代码，你可以学习如何使用PyTorch构建一个简单的线性回归模型，并对数据集进行训练和预测。线性回归模型在许多机器学习任务中都有应用，例如预测房价、分析销售趋势等。
