Amostras uniformemente distribuídas no intervalo (-10, 10) são geradas.

Uma rede neural feedforward é definida.
A arquitetura possui camadas lineares intercaladas com funções de ativação ReLU.

Verifica se a GPU está disponível e configura o dispositivo de execução.
Instancia o modelo na GPU (se disponível).
Divide os dados em conjuntos de treinamento e teste.
Define a função de perda (Erro Quadrático Médio) e o otimizador (SGD).
Implementa funções para treinar e avaliar o modelo.

Uma função é definida para visualizar a comparação entre os resultados previstos e os dados reais.

O modelo é treinado por um número específico de épocas.
A cada 500 épocas, a perda de treinamento é impressa e uma visualização é gerada.
O modelo treinado é salvo no arquivo 'model.pt'.

O código executa o treinamento e a avaliação do modelo.

O código carrega um modelo pré-treinado (se disponível) e continua o treinamento.
A visualização compara a função alvo com os resultados previstos pela rede neural.
O código assume que as bibliotecas necessárias (PyTorch, NumPy, Matplotlib) estão instaladas.