构建softmax回归模型并用python代码完成softmax回归训练

softmax回归是一种常用的分类模型，它是一个单层神经网络，通过对输入数据进行线性变换和softmax函数的运算，得到每个类别的概率分布，从而进行分类。在Python中，我们可以使用numpy和pytorch等库来实现softmax回归模型。

下面是使用pytorch实现softmax回归模型的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import FashionMNIST
from torchvision.transforms import ToTensor

# 获取Fashion-MNIST数据集
train_data = FashionMNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True)
test_data = FashionMNIST(root='./data', train=False, transform=ToTensor(), download=True)

# 定义模型
class SoftmaxRegression(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(SoftmaxRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        out = self.linear(x)
        return out

# 训练模型
model = SoftmaxRegression(784, 10)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Accuracy of the model on the test images: {} %'.format(100 * correct / total))

在上面的代码中，我们首先使用FashionMNIST数据集来训练和测试模型。然后定义了一个SoftmaxRegression类作为模型，其中包含一个线性层和一个softmax函数。在训练模型时，我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来更新模型参数。最后，在测试模型时，我们计算了模型在测试集上的准确率。