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...
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...
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. ...
softmax_probs = F.softmax(X, dim=1) print(softmax_probs) 五、模型定义 softmax回归模型可被视为一个线性层,外加softmax操作。在PyTorch中,我们能够使用torch.nnLinear来对这个线性层进行定义,并且在正向传播的时候,应用softmax函数。 class SoftmaxRegression(nn.Module): def__init__(self): super(So...
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 ...
这里我们用上PyTorch中的高级API,更加简便地实现了softmax回归: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasdata# 类累加器classAccumulator:"""在n个变量上累加"""def__init__(self,n):self.data=[0.0]*ndefadd(self,*args):# self.data是[0...
softmax(X)ij=exp(Xij)∑kexp(Xik)softmax(X)ij=exp(Xij)∑kexp(Xik) 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。
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) ...
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回归多分类网络(PyTorch实现) Softmax回归多分类网络(PyTorch实现) 虽然说深度学习的教程已经烂大街了,基础理论也比较容易掌握,但是真正让自己去实现的时候还是有一些坑。一方面教程不会涉及太多具体的工程问题,另一方面啃PyTorch的英文文档还是有点麻烦。记录一下,就当是作业报告了。