Day3 PyTorch实现Logistic regression

最新推荐文章于 2025-05-03 00:34:18 发布

ZdeQ

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分类专栏： Pytorch

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本文介绍了如何使用PyTorch实现Logistic Regression，包括基础实现代码和通过torch.nn.Module定义网络结构。Logistic Regression常用于概率分析，通过Sigmoid函数将输出映射到0到1之间。

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PyTorch实现Logistic regression

PyTorch基础实现代码
用PyTorch类实现Logistic regression, torch.nn.module写网络结构

Logistic regression 简单的理解为输出值在0到1之间的回归，可用其作为概率来分析判断
一般用Sigmoid函数，实现普通值到0和1之间的值的映射
sigmoid函数公式

所以 Logistic regression 的数学表达式如下
在这里插入图片描述

2.Pytorch实现

import torch
from torch.autograd import Variable

x_data = Variable(torch.Tensor([[0.6], [1.0], [3.5], [4.0]]))
y_data = Variable(torch.Tensor([[0.], [0.], [1.], [1.]]))

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) 
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()  ###### **sigmoid**

    def forward(self, x):
        y_pred = self.sigmoid(self.linear(x))
        return y_pred


model = Model()


criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=True)        #损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)   # 随机梯度下降


for epoch in range(500):
    # Forward pass
    y_pred = model(x_data)

    
    loss = criterion(y_pred, y_data)
    if epoch % 20 == 0:
        print(epoch, loss.item())

    #梯度归零
    optimizer.zero_grad()
    # 反向传播
    loss.backward()
    # update weights
    optimizer.step()

hour_var = Variable(torch.Tensor([[0.5]]))
print("predict (after training)", 0.5, model.forward(hour_var).data[0][0])
hour_var = Variable(torch.Tensor([[7.0]]))
print("predict (after training)", 7.0, model.forward(hour_var).data[0][0])