李沐softmax回归解释

李沐在Softmax回归中使用FashionMNIST数据集进行图片分类。在实现Softmax回归时，他使用了nn.CrossEntropyLoss作为损失函数。这个损失函数可以衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异。Softmax运算将输入向量映射为概率分布，适用于分类问题。交叉熵是衡量两个概率分布之间差异的好方法。

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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)

李沐softmax代码讲解

李沐（Mu Li）是一名AI研究员，他在深度学习领域有着广泛的知识和经验。在深度学习中，softmax函数是一个常用的激活函数，用于将一个向量转化为概率分布。下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用softmax函数：

import numpy as np

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))   # 通过减去x中的最大值来防止数值溢出
    return e_x / np.sum(e_x)

# 示例
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(softmax(x))

上述代码中，首先导入了NumPy库，然后定义了一个名为softmax的函数。在softmax函数中，首先通过减去向量x中的最大值来避免数值溢出问题。然后，使用np.exp计算每个元素的指数值，并使用np.sum计算这些指数值的总和。最后一步是将每个指数值除以总和，得到softmax函数的输出结果。

请注意，这只是一种实现方式，实际上有多种方法可以计算softmax函数。此代码示例中使用了NumPy库来进行向量化计算，这对于大规模数据集和复杂模型是高效的。

希望这个简单的代码示例能够帮助你理解softmax函数的使用和实现。如果你还有其他问题，请随时提出。