softmax回归的简洁实现pycharm

softmax回归的简洁实现可以使用PyTorch框架来完成。以下是一个简单的示例代码：

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.optim import SGD

# 加载数据集
train_data = MNIST(root='data', train=True, transform=ToTensor(), download=True)
test_data = MNIST(root='data', train=False, transform=ToTensor(), download=True)

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(784, 10),
    nn.Softmax(dim=1)
)

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

# 训练模型
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)
for epoch in range(10):
    for images, labels in train_loader:
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = loss_fn(outputs, labels)

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

# 测试模型
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=False)
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy: %d %%' % (100 * correct / total))

在这个示例中，我们使用了PyTorch内置的MNIST数据集，并定义了一个包含一个线性层和一个softmax层的模型。我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来训练模型。在训练完成后，我们使用测试集来评估模型的准确率。