mindspore逻辑回归

MindSpore是一个由华为公司开发的开源深度学习框架，它专注于高效和便捷地构建、训练和部署机器学习模型。逻辑回归（Logistic Regression）在MindSpore中是一种常用的线性分类算法，用于解决二分类问题。逻辑回归通过sigmoid函数将线性模型的输出转换到0-1之间，以预测概率。

在MindSpore中，你可以使用`mindspore.nn.Dense`层结合`sigmoid`激活函数创建逻辑回归模型。基本步骤包括：

1. 初始化网络结构：定义输入层、全连接层以及输出层。

from mindspore import nn

input_dim = ...  # 输入维度
output_dim = ...  # 输出类别数（这里是1）

linear_layer = nn.Dense(input_dim, output_dim)
logistic_regression = nn.Sigmoid()(linear_layer)

2. 定义损失函数和优化器：

from mindspore.nn import SoftmaxCrossEntropyWithLogits, Adam

loss_fn = SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True)
optimizer = Adam(parameters=logistic_regression.trainable_params(), learning_rate=...)

3. 训练模型：

for epoch in range(num_epochs):
    loss = ...
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()