用 pytorch实现softmax回归

PyTorch是一个流行的深度学习框架，用于实现各种机器学习模型，包括softmax回归。softmax回归常用于分类任务，它将每个输入映射到概率分布上，表示样本属于各个类别的可能性。

以下是在PyTorch中实现简单softmax回归的基本步骤：

1. 导入所需库：

import torch
from torch import nn

2. 定义模型：创建一个只有一个权重的线性层，然后跟一个Softmax函数作为激活， Softmax函数会把输出转换成概率分布。

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):
        out = self.linear(x)
        return torch.softmax(out, dim=1)  # dim=1 表示沿着第二个维度（列）计算softmax

3. 初始化模型和优化器：

input_size = ...  # 根据数据集特征确定
output_size = ...  # 类别数
model = SoftmaxRegression(input_size, output_size)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 使用随机梯度下降优化器

4. 训练过程：

for epoch in range(num_epochs):
    # Forward pass: 前向传播计算预测值
    outputs = model(inputs)
    
    # Compute loss
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)
    
    # Backward and optimize
    optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
    loss.backward()
    optimizer.step()  # 更新参数

5. 测试模型：

with torch.no_grad():  # 禁止追踪梯度，仅用于测试阶段
    predictions = model(test_data)
    _, predicted_labels = torch.max(predictions.data, 1)  # 获取最大概率对应的类别