python softmax线性回归

Python中的softmax回归是一种多分类模型，它使用softmax函数将输入向量转换为概率分布。在线性回归中，我们使用线性函数来预测输出，而在softmax回归中，我们使用softmax函数来预测输出。softmax回归的目标是最小化交叉熵损失函数，该函数用于衡量预测概率分布与实际概率分布之间的差异。在实现softmax回归时，我们可以使用PyTorch中的torch.nn.Softmax和torch.nn.CrossEntropyLoss函数。其中，torch.nn.Softmax函数用于将输入向量转换为概率分布，而torch.nn.CrossEntropyLoss函数用于计算交叉熵损失。

相关问题

python softmax从零开始

softmax回归是一种常用的分类模型，可以用于多类别分类问题。在Python中，我们可以从零开始实现softmax回归。

首先，我们需要定义softmax操作。softmax操作将输入向量转换为概率分布，使得每个元素都在0到1之间，并且所有元素的和为1。可以使用以下代码定义softmax操作：

import torch

def softmax(X):
    X_exp = torch.exp(X)
    partition = X_exp.sum(1, keepdim=True)
    return X_exp / partition

接下来，我们可以定义softmax回归模型。在模型中，我们将输入数据通过线性变换和softmax操作映射到输出。可以使用以下代码定义softmax回归模型：

def net(X):
    return softmax(torch.matmul(X.reshape((-1, W.shape\[0\])), W) + b)

其中，`W`是权重矩阵，`b`是偏置向量。

最后，我们可以使用定义好的softmax回归模型进行分类任务。通过将输入数据传递给模型，可以得到每个类别的概率分布。根据概率分布，我们可以选择概率最大的类别作为预测结果。

这是一个简单的从零开始实现softmax回归的示例代码。希望对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [《动手学深度学习》softmax回归的从零开始实现](https://blog.csdn.net/qq_45894227/article/details/126824858)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [softmax回归的从零开始实现(线性神经网络)](https://blog.csdn.net/weixin_43479947/article/details/127047139)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

构建softmax回归模型并用python代码完成softmax回归训练

softmax回归是一种常用的分类模型，它是一个单层神经网络，通过对输入数据进行线性变换和softmax函数的运算，得到每个类别的概率分布，从而进行分类。在Python中，我们可以使用numpy和pytorch等库来实现softmax回归模型。

下面是使用pytorch实现softmax回归模型的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import FashionMNIST
from torchvision.transforms import ToTensor

# 获取Fashion-MNIST数据集
train_data = FashionMNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True)
test_data = FashionMNIST(root='./data', train=False, transform=ToTensor(), download=True)

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

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        out = self.linear(x)
        return out

# 训练模型
model = SoftmaxRegression(784, 10)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)

num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        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()))

# 测试模型
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 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

在上面的代码中，我们首先使用FashionMNIST数据集来训练和测试模型。然后定义了一个SoftmaxRegression类作为模型，其中包含一个线性层和一个softmax函数。在训练模型时，我们使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来更新模型参数。最后，在测试模型时，我们计算了模型在测试集上的准确率。