Softmax回归入门教程：解决你的机器学习难题

作为机器学习新手，你是否曾因Softmax回归的复杂性而望而却步？

1. 数据加载：打开机器学习之门

想要训练模型？需要高质量的数据集，以下代码展示如何加载Fashion-MNIST数据集，这是一个经典的服装图片分类数据集：

import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2l
d2l.use_svg_display
# 定义获取工作进程数的函数
def get_dataloader_workers:
return 0
# 定义加载数据的函数
def load_data_fashion_mnist:
trans =
if resize:
trans.insert)
trans = transforms.Compose
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
root='./data',train=True。transform=trans,download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
root='./data',train=False,transform=trans,download=True)
return (data.DataLoader(mnist_train,batch_size,shuffle=True,num_workers=get_dataloader_workers),data.DataLoader(mnist_test,batch_size,shuffle=False,num_workers=get_dataloader_workers))
batch_size = 64
train_iter,test_iter = load_data_fashion_mnist
print).shape)

2. 模型定义：建立Softmax回归骨架

Softmax回归需要权重和偏置参数。看看如何初始化这些关键参数：

num_inputs = 784 # 输入特征维度
num_outputs = 10 # 输出类别数
W = torch.normal。requires_grad=True)
b = torch.zeros

3. 特征处理：压缩数据矩阵

在计算过程中，我们经常需要对特征矩阵进行压缩操作。看看如何实现纵向和横向压缩：

X = torch.tensor(,])
X.sum。
X.sum

4. Softmax函数：转换为概率分布

这是主要部分！Softmax函数将模型输出转换为概率分布，确保所有概率之和为1：

def softmax:
X_exp = torch.exp
partition = X_exp.sum
return X_exp / partition
X_prob = softmax
print。print)

5. 前向传播：预测输出概率

输入数据对应每个类别的概率：

def net:
return softmax),W) + b)
y_hat = net
print,print)

6. 教程针

交叉熵损失是分类任务中最常用的损失函数。它惩罚错误预测越大，正确预测越小：

def cross_entropy:
return -torch.log)。y])
cross_entropy

7. 准确率评估：衡量模型表现