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手机商城系统总结,厦门seo,手机制作表格,网站建设多少钱一平米0.1 学习视频源于:b站:刘二大人《PyTorch深度学习实践》 0.2 本章内容为自主学习总结内容,若有错误欢迎指正! 代码(类比线性回归): # 调用库 import torch import torch.nn.functional as F#…

0.1 学习视频源于:b站:刘二大人《PyTorch深度学习实践》

0.2 本章内容为自主学习总结内容,若有错误欢迎指正!

代码(类比线性回归):

# 调用库
import torch
import torch.nn.functional as F# 数据准备
x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])  # 训练集输入值
y_data = torch.Tensor([[0], [0], [1]])  # 训练集输出值# 定义逻辑回归模型
class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module):def __init__(self):super(LogisticRegressionModel, self).__init__()  # 调用父类构造函数self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)  # 实例化torch库nn模块的Linear类,特征一维,输出一维def forward(self, x):"""前馈运算:param x: 输入值:return: 线性回归预测结果"""y_pred = F.sigmoid(self.linear(x))return y_predmodel = LogisticRegressionModel()  # 实例化criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=False)  # 损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 优化器——梯度下降SGD# 训练过程
for epoch in range(1000):  # epoch:训练轮次y_pred = model(x_data)loss = criterion(y_pred, y_data)print(epoch, loss.item())optimizer.zero_grad()  # 梯度归零loss.backward()  # 反向传播optimizer.step()  # 权重自动更新print("w = ", model.linear.weight.item())
print("b = ", model.linear.bias.item())# 预测过程
x_test = torch.Tensor([[3.5]])
y_test = model(x_test)
print("y_pred = ", y_test.data)

BCEloss:

 

结果:

注:输出结果为类别是1的概率。

http://www.tj-hxxt.cn/news/30102.html

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