计算斜率
现在您将练习计算斜率。将均方误差损失函数对预测作图时，斜率为 2 * x * (xb-y)，也就是 2 * input_data * error。请注意，x 和 b 都可能包含多个数（x 是每个数据点的向量，b 也是一个向量）。在这种情况下，输出也将是一个向量，这正是我们想要的。
接下来，您将编写代码，在使用单个数据点时计算该斜率。您将使用预先定义好的权重 weights，以及单个数据点的数据 input_data。要预测的真实目标值保存在 target 中。
本练习是课程的一部分
Python 深度学习入门
练习说明
- 通过将
weights与input_data相乘并求和，计算预测值preds。 - 计算误差，即
preds减去target。请注意，这个误差对应梯度表达式中的xb-y。 - 计算损失函数对预测的斜率。为此，需要将
input_data与error相乘，并再乘以2。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Calculate the predictions: preds
preds = ____
# Calculate the error: error
error = ____ - ____
# Calculate the slope: slope
slope = ____ * ____ * ____
# Print the slope
print(slope)