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前言

b站刘洪普老师的pytorch入门课笔记。记录学习。

本文内容为逻辑斯蒂回归示例。

方法

逻辑斯蒂回归函数为：

虽然它的名字中带有回归，但事实上它并不是一种回归算法，而是一种分类算法。它的优点是，它是直接对分类的可能性进行建模的，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确所带来的问题，因为它是针对于分类的可能性进行建模的，所以它不仅能预测出类别，还可以得到属于该类别的概率。

关于激活函数

一个函数是否是激活函数需要看三点，而逻辑斯蒂曲线就是典型的激活函数。

1、范围[-1,1]

2、单调增 3、饱和函数

饱和函数即其导数符合这样的曲线

jupyter record

与线性回归不同的地方是，前馈过程需要经过一次逻辑斯蒂激活函数将数据归到[0,1]范围内，且这里使用的损失是BCELoss,即交叉熵损失。

import torchimport torch.nn.functional as F# 第一步，准备数据集x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data = torch.Tensor([[0],[0],[1]])# 第二步，使用类设计模型，继承自nn.Moduleclass LogisticRegressionModel(torch.nn.Module):    def __init__(self):        super(LogisticRegressionModel,self).__init__()        self.linear = torch.nn.Linear(1,1)        def forward(self,x):        y_pred = F.sigmoid(self.linear(x))        return y_predmodel = LogisticRegressionModel()# 第三步，构建损失和优化器criterion = torch.nn.BCELoss(size_average = False)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01)# 第四步，训练阶段：前馈，反馈，更新for epoch in range(1000):    y_pred = model(x_data)    loss = criterion(y_pred,y_data)    print(epoch,loss.item())    optimizer.zero_grad()    loss.backward()    optimizer.step()

0 2.870121955871582

1 2.852933168411255 2 2.836561918258667 3 2.8209731578826904 4 2.8061323165893555 5 2.7920048236846924 6 2.778557300567627 7 2.765756130218506 8 2.7535696029663086 9 2.7419652938842773 … 991 1.173973560333252 992 1.1733458042144775 993 1.17271888256073 994 1.1720927953720093 995 1.1714673042297363 996 1.1708428859710693 997 1.1702193021774292 998 1.1695961952209473 999 1.1689739227294922

总结

以上就是逻辑斯蒂回归的示例了，其中的四个步骤可以作为一个框架来学习。

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