深度学习-3.Logistic regression for Pytorch

原创已于 2023-03-15 10:17:02 修改 · 274 阅读

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#深度学习 #逻辑回归 #python #机器学习

于 2023-03-14 17:13:04 首次发布

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该文介绍了如何在PyTorch中实现逻辑回归。首先，通过生成随机数据创建自定义数据集，然后定义Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失函数。接着，使用梯度下降法进行模型训练，包括参数初始化、反向传播和损失函数的计算。最后，调用训练函数并输出学习到的权重和偏置。

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Logistic regression for Pytorch

在此之前回顾一下当前的一些可能涉及到的细节问题。在反向传播时需要通过链式法则对损失函数进行对参数求导更新，通过使用梯度下降设置学习率进行参数更新.

1-自定义数据集

import torch

# 生成 1000 个 3 维的随机数作为特征
X = torch.randn((1000, 3))

# 设定真实的权重和偏置，作为生成标签的依据
true_w = torch.tensor([2, -3, 4], dtype=torch.float32)
true_b = torch.tensor([4.2], dtype=torch.float32)

# 生成标签，使用 sigmoid 函数将标签转化为 0 或 1
h = torch.mm(X, true_w.reshape(-1, 1)) + true_b
Y = 1 / (1 + torch.exp(-h))
labels = torch.where(Y > 0.5, torch.tensor([1], dtype=torch.float32), torch.tensor([0], dtype=torch.float32))
#labels = (Y > 0.5).float()# 简化代码

2-模型函数和损失函数

# 定义自定义 sigmoid 函数
#torch.sigmoid(logits)
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + torch.exp(-x))

# 定义自定义损失函数 交叉熵
#torch.nn.functional.binary_cross_entropy(Y_pred, labels.float())
def binary_cross_entropy_loss(Y_pred, Y_true):
    loss = -torch.mean(Y_true * torch.log(Y_pred) + (1 - Y_true) * torch.log(1 - Y_pred))
    return loss

3-优化算法梯度下降

requires_grad 属性设为 True，表示需要计算梯度
loss.backward()：计算当前梯度。
with torch.no_grad():：开启一个上下文管理器，表示后面的操作不需要计算梯度。

# 定义自定义梯度下降函数 learning_rate 学习率 num_iterations 迭代次数
def gradient_descent(X, Y_true, learning_rate, num_iterations):
    # 初始化参数 w 和 b
    w = torch.randn((X.shape[1], 1), dtype=torch.float32, requires_grad=True)
    b = torch.randn((1, 1), dtype=torch.float32, requires_grad=True)
	#训练迭代
    for i in range(num_iterations):
        # 计算预测值 Y_pred 和损失函数
        Y_pred = sigmoid(torch.mm(X, w) + b)
        loss = binary_cross_entropy_loss(Y_pred, Y_true)

		#反向传播
        # 计算损失函数对参数的梯度，并更新参数
        loss.backward()#
        with torch.no_grad():
            w -= learning_rate * w.grad#更新参数
            b -= learning_rate * b.grad
            # 清空梯度 缓存，避免梯度累积
            w.grad.zero_()
            b.grad.zero_()

        # 每 100 次迭代打印一次损失函数的值
        if (i + 1) % 100 == 0:
            print("Iteration [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(i + 1, num_iterations, loss.item()))

    return w, b

4-调用梯度下降函数进行模型训练

# 调用梯度下降函数进行模型训练
learning_rate = 0.01
num_iterations = 1000
w, b = gradient_descent(X, labels, learning_rate, num_iterations)

# 打印训练得到的权重和偏置
print("Weight:", w.reshape(-1).detach().numpy())
print("Bias:", b.reshape(-1).detach().numpy())
#detach() 方法用于将张量从计算图中分离出来 将其转化为CPU上的NumPy数组