softmax回归pytorch实现,数据集为FashionMNIST

好的，关于softmax回归在PyTorch中的实现，针对FashionMNIST数据集的话，可以按照以下步骤进行。

首先，需要引入相应的包：

import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F

然后，准备数据集：

# 准备训练集和测试集
train_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data/FashionMNIST', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data/FashionMNIST', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)

# 定义数据加载器
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

接下来，定义模型：

# 定义模型
class SoftmaxRegression(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SoftmaxRegression, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(784, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.reshape(x.shape[0], -1)
        logits = self.linear(x)
        return logits

然后，定义优化器和损失函数：

# 定义优化器和损失函数
model = SoftmaxRegression()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

接着，进行模型训练：

# 模型训练
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播及计算损失
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

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

        if (i+1) % 100 == 0:
            print("Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))

最后，进行模型测试：

# 模型测试
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    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 of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

这样，就可以在PyTorch中实现softmax回归，利用FashionMNIST数据集进行模型训练和测试了。