Du får et datasett som inneholder informasjon om antall timer studenter har studert og deres tilhørende testresultater. Din oppgave er å trene en lineær regresjonsmodell på dette datasettet.

1. Konverter disse kolonnene til PyTorch-tensorer, og endre formen slik at de er 2D med form [N, 1].
2. Definer en enkel lineær regresjonsmodell.
3. Bruk MSE som tapsfunksjon.
4. Definer optimizer som SGD med læringsrate lik 0.01.
5. Tren den lineære regresjonsmodellen for å predikere testresultater basert på antall timer studert. For hver epoke:
   • Beregn prediksjoner på X_tensor;
   • Beregn tapet;
   • Nullstill gradienten;
   • Utfør bakoverpassering;
   • Oppdater parameterne.
6. Hent modellens parametere (vekter og bias).