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...
在深度学习的广阔领域中,softmax回归作为多分类问题的基石,扮演着至关重要的角色。本文将带您深入探索softmax回归的从零开始实现过程,结合PyTorch框架,不仅提供详尽的代码实现,还将对每一步骤进行深度解析,确保您能够全面理解其内在机制。 一、softmax介绍
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 ...
3.7.2 重新审视 softmax 的实现 从计算的角度来讲,指数可能会造成数值稳定性问题,即可能会发生溢出。解决上溢问题可在 softmax 运算前先从所有 okok 中减去 max(ok)max(ok)。但如若有些 oj−max(ok)oj−max(ok) 为过小的负值时则又可能发生下溢,此时可以尽量避免计算 exp(oj−max(ok))exp(oj...
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。
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) ...