keepdim=True)4print("X size is", X_exp)5print("partition size is", partition, partition.size())6returnX_exp /partition78X = torch.rand((2, 5))9X_prob =softmax(X)10print(X_prob,'\n', X_prob.sum(dim=1))1112#如果我们不在sum那一步设置 keepdim=True,那么partition会变成一个1...
softmax运算不会改变未规范化的预测o之间的大小次序,只会确定分配给每个类别的概率。因此,在预测过程中,我们仍然可以用下式来选择最有可能的类别。 argmaxy^j=argmaxoj 尽管softmax是一个非线性函数,但softmax回归的输出仍然由输入特征的仿射变换决定。因此,softmax回归是一个线性模型(linear model)。 4.5 小批量...
在机器学习的分类任务中,Softmax回归是一种常用的方法,它可以将模型的输出转换为概率分布。在这篇文章中,我们将介绍如何在PyTorch中实现Softmax回归。一、Softmax回归模型Softmax回归模型可以看作是逻辑回归的扩展,不同之处在于Softmax回归模型的输出是概率分布,而逻辑回归模型的输出是二分类结果。假设我们有一组N个样...
Softmax是一种将一组输入映射到一组输出概率的函数。对于多分类问题,Softmax函数可以将输入样本映射到各个类别上的概率分布,以便于后续的决策或分类操作。Pytorch Softmax的实现位于torch.nn模块中,可以使用torch.nn.Softmax或torch.softmax函数进行计算。二、Pytorch Softmax应用场景 分类问题在分类问题中,Softmax函数...
Pytorch 实现 Softmax 回归 本方法参考自《动手学深度学习》(Pytorch版)github项目 一般步骤 构建数据集和以 batch 为单位的数据读取 构建模型及其初始化、损失函数、下降方法 训练网络及评估 方法一:造轮子法 从零搭建 Softmax 回归有三个关键点 Softmax 方法实现 ...
1. Pytorch实现softmax回归模型 使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。 import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l 1. 2. 3. 4. 5.
由softmax回归模型的定义可知,softmax回归模型只有权重参数和偏差参数。因此可以使用神经网络子模块中的线性模块。 首先定义网络,softmax回归是一个两层的网络,所以只需要定义输入层和输出层即可。 代码语言:javascript 复制 num_inputs=784num_outputs=10classLinearNet(nn.Module):def__init__(self,num_inputs,num...
计算softmax 需要三个步骤:(i)每一项取幂;(ii) 对每一行求和以计算每个示例的归一化常数;(iii) 将每一行除以其归一化常数,确保结果之和为 1。 (4.4.1)softmax(X)ij=exp(Xij)∑kexp(Xik). 分母的(对数)称为(对数)配分函数。它是在统计物理学中引入的 ,用于对热力学系综中的所有可能状态求和...
softmax回归的PyTorch实现 import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt # # 检查torch.cuda是否可用,否则继续使用CPU device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else...
1. 使用pytorch实现softmax回归模型 使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。 1.1 获取和读取数据 读取小批量数据的方法: 首先是获取数据,pytorch可以通过以下代码很方便的获取Fashion-MNIST数据集。 mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST',train=True,download=True,trans...