运行 AI代码解释 importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.functionalasFx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])classLogisticRegressionModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(LogisticRegressionModel,self).__init__()self....
import torch model = logistic_regression() X = torch.tensor([[-100], [0], [100.0]]) yhat = model(X) print(yhat) 输出: tensor([[0.0000], [0.5000], [1.0000]]) 这里需要注意:在 PyTorch 中,nn.Sigmoid是一个模块,而不是一个直接可调用的函数。这意味着它需要先被实例化。发布...
super(LogisticRegressionModel,self).__init__() # Linear part self.linear=nn.Linear(input_dim, output_dim) # There should be logistic function right? # However logistic function in pytorch is in loss function # So actually we do not forget to put it, it is only at next parts defforward...
model = LogisticRegressionModel().cuda()# 实例化对象为model然后将model的计算图放在GPU上criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=False).cuda()# 创建损失函数,BCELoss为二分类的损失函数,并设置size_average=False不平均损失optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2)# 创建优化器SGD...
(x)) #旧版本使用,本case使用的pytorch CUDA 11.6 y_pred =torch.sigmoid(self.linear(x))#采用二分类函数,将y_hat当做变量传入 激活函数,sigmod常用于二分类 return y_predmodel = logisticRegressionModel().to(device) #实例化# construct loss and optimizer# 默认情况下,loss会基于element平均,如果size_...
pytorch学习笔记(五):逻辑斯蒂回归(Logistic Regression),一、一些数据集的获取1、手写数字数据集MNISTDataset第一个参数数据集保存位
逻辑回归模型 (Logistic Regression, LR) 是一个二分类模型, 它假设数据服从 Bernoulli 分布(也称 0 - 1 分布), 采用 Sigmoid 函数 σ(x) 将线性回归 Y=Xθ 的结果约束在 (0,1) 区间内, 以表示样本属于某一类的概率. 之后通过最大似然函数的方法, 对目标函数采用梯度下降法实现对模型参数 θ 的更新. ...
在PyTorch框架下，我们可以通过继承nn.Module定义包含线性层和sigmoid激活函数的模型。在PyTorch中，通过继承nn.Module定义包含线性层和sigmoid激活函数的模型。```python import torch.nn as nn class LogisticRegression(nn.Module):def \_\_init\_\_(self, input\_dim):super(LogisticRegression, self).\_\_init...
逻辑回归模型 Logistic Regression 详细推导 (含 Numpy 与PyTorch 实现) 内容概括 逻辑回归模型 (Logistic Regression, LR) 是一个二分类模型, 它假设数据服从 Bernoulli 分布(也称 0 - 1 分布), 采用 Sigmoid 函数 将线性回归 的结果约束在 区间内, 以表示样本属于某一类的概率. 之后通过最大似然函数的方法, ...
前段时间,机器之心已经编译介绍了「PyTorch:Zero to GANs」系列的前两篇文章,参阅《PyTorch 进阶之路:一、二》,其中讲解了张量、梯度、线性回归和梯度下降等基础知识。本文是该系列的第三篇,将介绍如何使用 logistic 回归实现图像分类。 在本教程中,我们将使用我们已有的关于 线性回归的知识来求解一类非常不同的问题...