pytorch代码逻辑回归

在PyTorch中，逻辑回归是一种用于分类任务的基础模型，特别是二分类任务。它基于sigmoid函数，将线性变换后的输入映射到0到1之间的概率，通常表示样本属于正类的概率。以下是创建一个简单的逻辑回归模型的基本步骤：

import torch
from torch import nn

# 定义逻辑回归模型类
class LogisticRegression(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)   # 线性层，输入维度input_dim，输出维度output_dim

    def forward(self, x):
        # 前向传播，应用线性变换并加上激活函数
        z = self.linear(x)
        y_pred = torch.sigmoid(z)     # 使用sigmoid激活
        return y_pred

# 初始化模型
model = LogisticRegression(input_dim=784, output_dim=10 if you're doing digit classification else 1)

# 假设x_train是一个Tensor，形状为(batch_size, input_dim)
y_pred = model(x_train)

在训练过程中，你需要定义损失函数（如交叉熵损失），优化器（如SGD或Adam），并利用`nn.CrossEntropyLoss()`计算损失。然后你可以迭代训练数据，每次前向传播后更新权重。