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python中分别用tensorflow,pytorch,sklearn分别实现softmax分类平面上的点

时间: 2024-06-01 16:14:11 浏览: 161

基于python利用pytorch实现图像分类项目源码.zip

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基于python利用pytorch实现图像分类项目源码.zip包含特性支持多种功能（application/）：训练、测试、转JIT部署、模型蒸馏、可视化；数据增强（dataloader/enhancement)：AutoAugment，自定义Augment(MyAugment)，mixup数据增强，多尺度训练数据增强；库中包含多种优化器（optim）：目前使用的是Adam，同时推荐RAdam；不同损失指标的实现（criterions）：OHM、GHM、weighted loss等；基于python利用pytorch实现图像分类项目源码.zip包含特性支持多种功能（application/）：训练、测试、转JIT部署、模型蒸馏、可视化；数据增强（dataloader/enhancement)：AutoAugment，自定义Augment(MyAugment)，mixup数据增强，多尺度训练数据增强；库中包含多种优化器（optim）：目前使用的是Adam，同时推荐RAdam；不同损失指标的实现（criterions）：OHM、GHM、weighted

好的，这是一个机器学习相关的问题。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.nn.softmax 函数来实现 softmax 分类平面上的点；在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.functional.softmax 函数；在 scikit-learn（sklearn）中，可以使用 LogisticRegression 和 softmax 参数来实现。你想了解更多关于这个问题的内容吗？

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