pytorch二分类

要进行PyTorch的二分类任务，首先需要将numpy格式的数组转换成torch格式的张量。可以使用torch.from_numpy()函数进行转换，然后使用.type(torch.FloatTensor)将数组类型转换为浮点型。例如，可以将X数组转换为torch.FloatTensor类型的张量，并命名为X_tensor，同样的方法可以转换Y数组并命名为Y_tensor。代码如下：
X_tensor = torch.from_numpy(X).type(torch.FloatTensor)
Y_tensor = torch.from_numpy(Y).type(torch.LongTensor)

在PyTorch中，有两种方式可以实现神经网络的非线性化：高层API和低层API。高层API使用torch.nn模块，例如torch.nn.Sigmoid()，而低层API使用torch.nn.functional模块，例如torch.nn.functional.sigmoid()。高层API以类的形式调用，可以保留全连接层的权重矩阵和偏置矩阵作为类的属性。而底层API仅调用类中的函数来进行运算，无法保存这些信息。高层API依赖于低层API的计算功能，例如torch.nn.Linear依赖于F.linear() 。

在搭建神经网络时，可以使用torch.nn.Module类来自定义网络层。例如，可以定义一个neural_net类，继承自torch.nn.Module类，并在__init__()方法中定义网络的结构。可以设置隐藏层的<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PyTorch搭建神经网络求解二分类问题](https://blog.csdn.net/qq_27849725/article/details/123645998)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch深度学习——Logistic回归（二分类问题）](https://blog.csdn.net/weixin_42603976/article/details/126171385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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