校对热身Numpy

docs/1.7/08.md

-# 热身：NumPy
+# NumPy热身
 
 > 原文：<https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_tensor/polynomial_numpy.html#sphx-glr-beginner-examples-tensor-polynomial-numpy-py>
 
-经过训练的三阶多项式，可以通过最小化平方的欧几里得距离来预测`y = sin(x)`从`-pi`到`pi`。
+这里我们准备一个三阶多项式，通过最小化平方欧几里得距离来训练，并预测函数 `y = sin(x)` 在`-pi`到`pi`上的值。
 
-此实现使用 numpy 手动计算正向传播，损失和后向通过。
+在本实现中，我们使用 numpy 手动实现前向传播，损失(loss)和反向传播。
 
-numpy 数组是通用的 n 维数组； 它对深度学习，梯度或计算图一无所知，而只是执行通用数值计算的一种方法。
+numpy 数组是一种通用的 n 维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。
 
-```py
+```python
 import numpy as np
 import math
 
@@ -56,4 +56,4 @@ print(f'Result: y = {a} + {b} x + {c} x^2 + {d} x^3')
 
 [下载 Jupyter 笔记本：`polynomial_numpy.ipynb`](https://pytorch.org/tutorials/_downloads/d4cfaf6a36486a5e37afb34266028d9e/polynomial_numpy.ipynb)
 
-[由 Sphinx 画廊](https://sphinx-gallery.readthedocs.io)生成的画廊
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+校对：DrDavidS
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