pytorch实现逻辑回归（代码实现）

pytorch实现线性回归

注：pytorch实现逻辑回归与线性回归部分大体结构相似，想细致了解可以转至线性回归

逻辑回归（分类）

核心任务：计算属于每一类的概率：

逻辑回归损失用交叉熵BCE（二元）：

将小批量数据的所有BCE损失求和并求均值：

代码实现

本例中输入x = [1, 2, 3] 输出y = [0, 0, 1] 0表示负类，1表示正类 由此构建逻辑回归模型，并画出预测曲线

import torch.nn
import torch.nn.functional as F

#准备数据
x_data = torch.Tensor([[1], [2], [3]])
y_data = torch.Tensor([[0], [0<