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

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？

相关问题

python中的深度学习库sklearn、tensorflow、pytorch有什么关联和区别

sklearn、tensorflow、pytorch都是Python中的深度学习库，但是它们的职责和功能各不相同。

sklearn是Python中最常用的机器学习库之一，它提供了各种各样的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等，同时也提供了数据预处理、特征提取等功能，可以说是一个较为全面的机器学习库。

TensorFlow是由Google开发的一个开源的深度学习库，它的主要功能是搭建、训练和部署深度学习模型。TensorFlow的最大优势是它的计算图模型，可以高效地运行大规模的深度学习模型，也提供了各种各样的神经网络层和优化算法，可以帮助开发者轻松地构建深度学习模型。

PyTorch是由Facebook开发的深度学习框架，它的主要特点是动态图模型，在模型构建的过程中可以进行动态计算，这使得模型的构建和调试更加方便。PyTorch也提供了各种各样的神经网络层和优化算法，同时也支持分布式训练和部署。

总的来说，sklearn主要是机器学习方面的库，TensorFlow和PyTorch则是深度学习方面的库，它们的职责和功能各不相同，开发者需要根据自己的需求来选择合适的库。

python keras，sklearn，tensorflow，pytorch对应版本安装

以下是常用的 Python 版本和 Keras、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 对应的版本号：

| Python 版本 | Keras 版本 | Scikit-learn 版本 | TensorFlow 版本 | PyTorch 版本 |
|:----------:|:---------:|:----------------:|:---------------:|:------------:|
| 2.7 | 2.2.4 | 0.19.1 | 1.15.0 | 1.0.0 |
| 3.5 | 2.2.4 | 0.19.1 | 1.15.0 | 1.0.0 |
| 3.6 | 2.2.4 | 0.19.1 | 1.15.0 | 1.0.0 |
| 3.7 | 2.3.1 | 0.22 | 2.3.0 | 1.3.1 |
| 3.8 | 2.4.3 | 0.23.2 | 2.3.0 | 1.6.0 |

您可以根据自己的 Python 版本选择相应的 Keras、Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 版本进行安装。例如，如果您的 Python 版本是 3.7，可以使用以下命令安装相应的库：

pip install keras==2.3.1 scikit-learn==0.22 tensorflow==2.3.0 torch==1.3.1

请注意，这里只是给出了常用版本的对应关系，实际使用时还需要根据具体情况进行选择。