线性分类器pytorch

要在PyTorch中实现线性分类器，你可以使用torch.nn.Linear模块。这个模块提供了一个线性变换，将输入的特征向量映射到输出的类别得分上。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用torch.nn.Linear来实现一个线性分类器：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义线性分类器模型
class LinearClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, num_classes):
        super(LinearClassifier, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

# 创建模型实例
input_size = 100   # 输入特征的大小
num_classes = 10   # 分类的类别数
model = LinearClassifier(input_size, num_classes)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 假设有输入数据 x 和对应的标签 y
x = torch.randn(1, input_size)
y = torch.LongTensor([3])

# 前向传播
outputs = model(x)

# 计算损失
loss = criterion(outputs, y)

# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()