二分类模型
时间: 2023-07-25 11:03:34 浏览: 67
以下是一个使用PyTorch实现二分类模型的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义二分类模型
class BinaryClassificationModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(BinaryClassificationModel, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(10, 5)
self.layer2 = nn.Linear(5, 1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = self.layer1(x)
x = self.layer2(x)
x = self.sigmoid(x)
return x
# 定义数据集
x = torch.randn(100, 10)
y = torch.randint(0, 2, (100,))
train_data = [(x, y)]
# 定义损失函数和优化器
model = BinaryClassificationModel()
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练二分类模型
for epoch in range(10):
for x, y in train_data:
optimizer.zero_grad()
output = model(x)
loss = criterion(output, y.float().unsqueeze(1))
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为`BinaryClassificationModel`的二分类模型,该模型包含两个线性层(`layer1`和`layer2`)和一个Sigmoid激活函数。我们还定义了一个损失函数(`criterion`)和一个优化器(`optimizer`),并使用它们来训练模型。在每个训练迭代中,我们计算模型的输出和实际标签之间的二元交叉熵损失,并将其用于反向传播和参数更新。需要注意的是,我们将标签转换为float类型,并将其从一维张量转换为二维张量,以便与模型输出形状匹配。
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