pytorch手动实现logistic

pytorch手动实现logistic其实就是用pytorch库中的张量和自动求导功能，实现一个logistic回归的模型，在训练集上进行训练，然后在测试集上评估模型的性能。可以先定义logistic回归的模型结构，然后定义损失函数（比如交叉熵损失），利用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，不断迭代更新模型参数，直到达到预设的训练轮数或训练误差阈值为止。最终，可以利用测试集来评估模型的分类准确率，并对结果进行可视化展示。