李沐softmax回归简洁实现解释

李沐softmax回归的简洁实现使用了PyTorch框架中的torch.nn模块和torch.nn.functional模块。首先，需要使用torch.nn.Module类创建一个自定义模型。在这个模型中，使用torch.nn.Linear函数定义一个线性层，将输入特征映射到输出类别的概率。然后，使用torch.nn.CrossEntropyLoss作为损失函数，计算模型的分类误差。最后，使用torch.optim模块中的优化器函数对模型参数进行优化，以减小损失。

以下是李沐softmax回归简洁实现的代码示例：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import torch.nn.functional as F

# 定义模型
class SoftmaxRegression(nn.Module):
    def __init__(self, num_inputs, num_outputs):
        super(SoftmaxRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(num_inputs, num_outputs)
    
    def forward(self, X):
        return self.linear(X)

# 初始化模型参数
net = SoftmaxRegression(num_inputs, num_outputs)
init.normal_(net.linear.weight, mean=0, std=0.01)
init.constant_(net.linear.bias, val=0)

# 定义损失函数
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for X, y in data_iter:
        # 前向传播
        y_hat = net(X)
        l = loss(y_hat, y)
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        l.backward()
        optimizer.step()

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = net(X_test)