linsen6的博客

要求动手从0实现 logistic 回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）在人工构造的数据集上进行训练和测试，并从loss、训练集以及测试集上的准确率等多个角度对结果进行分析

和其他代码略有不同，进行了部分修改，但结果保持相似 1.使用 Tensor初始化一个1x3的矩阵 M和一个2x1的矩阵 N，对两矩阵进行减法操作(要求实现三种不同的形式)，给出结果并分析三种方式的不同(如果出现报错，分析报错的原因)同时需要指出在计算过程中发生了什么 ① 利用 Tensor 创建两个大小分别3x2和4x2的随机数矩阵P和Q，要求服从均值为0，标准差0.01为的正态分布;② 对第二步得到的矩阵 ?进行形状变换得到Q的转置 Q”:③ 对上述得到的矩阵 P和矩阵 0”求内积 给定公式 y;=y +yz= x’+x’，且x=1。利用学习所得到的Tensor的相关知识，求y;对的梯度x，即4ysdx要求在计算过程中，在计算 x3时中断梯度的追踪，观察结果并进行原因分析