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...
其中,xixi 是向量中的第 ii个元素,分母是所有元素经过指数函数计算后的和。这样,每个元素的输出都在 00 到 11 之间,并且所有输出的和为 11。 3、在PyTorch中使用Softmax 在PyTorch中,可以通过torch.nn.functional模块中的softmax函数来实现Softmax操作。使用时需要指定输入数据以及在哪个维度上进行Softmax操作。
argmax(dim=1) == y).float().mean().item() #y_hat按行取最大的值与y比较 # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。该函数将被逐步改进:它的完整实现将在“图像增广”一节中描述 def evaluate_accuracy(data_iter, net): #data_iter是取数据的,net是网络 acc_sum, n = 0.0, 0 for X...
1.3 softmax和交叉熵损失函数 1.4 定义优化算法 1.5 训练模型 1.6 完整代码 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. ...
在PyTorch中,softmax函数是一个常用的激活函数,通常用于多分类问题的输出层,将网络的原始输出转换为概率分布。以下是使用PyTorch实现softmax的步骤: 导入PyTorch库: 首先,需要导入PyTorch库。这是使用PyTorch进行任何操作的前提。 python import torch 创建一个张量来表示输入数据: 接下来,创建一个PyTorch张量来表示神经...
pytorch实现softmax多分类 Pytorch中分类loss总结 近期在学习pytorch时,发现分类算法在输出时不写激活层如softmax激活/sigmoid激活。并且pytorch文档中除了softmax激活/sigmoid激活外,还有logsoftmax/logsigmoid。以及torch的loss函数会把激活和损失计算都整合到一起计算,给的解释是为了获得更好的数值稳定性。为了弄清这...
orch.Tensor.expand() 是 PyTorch 中 Tensor 类的一个方法,用于扩展张量的维度。 输入:input 是要扩展的张量,size 是一个元组,指定了要扩展的每个维度的大小。 输出:返回一个新的张量,形状是 input 张量的形状扩展后的形状。 x的形状假设为(2,1,5,1),x.expand(2,4,5,6)表示希望把x扩张为(2,4,5,6...
Pytorch学习(四):Pytorch实现Softmax回归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...
实现softmax 由以下 3 个步骤组成: 对每个项求幂; 对每一行求和,得到每个样本的规范化常数; 将每一行除以其规范化常数,确保结果的和为 1。 # 需要注意的是,此处的实现是比较草率的,例如没有考虑到小浮点数的上溢或下溢。defsoftmax(X): X_exp = torch.exp(X) ...
简介:pytorch实现基本的logistic和softmax回归实验(手动+torch) 前提:不是前馈神经网络,没有隐藏层。 一:Logistic回归实验–人工构造数据集,手动构造模型 要求: 动手从0实现logistic回归,实现二分类,人工构造数据集,并分析loss、训练集、测试集的准确率。(要求从零实现二元交叉熵) ...