python教程分享基于Pytorch实现逻辑回归

2023-01-03 03:38| 来源: 网络整理| 查看: 265

python教程分享基于Pytorch实现逻辑回归实例为大家分享了pytorch实现逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下

1.逻辑回归

线性回归表面上看是“回归问题”，实际上处理的问题是“分类”问题，逻辑回归模型是一种广义的回归模型，其与线性回归模型有很多的相似之处，模型的形式也基本相同，唯一不同的地方在于逻辑回归会对y作用一个逻辑函数，将其转化为一种概率的结果。逻辑函数也称为sigmoid函数，是逻辑回归的核心。

2.基于pytorch实现逻辑回归

import torch as t import matplotlib.pyplot as plt from torch import nn from torch.autograd import variable import numpy as np # 构造数据集 n_data = t.ones(100, 2) # normal（）返回一个张量，张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的。 x0 = t.normal(2*n_data, 1) y0 = t.zeros(100) x1 = t.normal(-2*n_data, 1) y1 = t.ones(100) # 把数据给合并以下，并且数据的形式必须是下面形式 x = t.cat((x0, x1), 0).type(t.floattensor) y = t.cat((y0, y1), 0).type(t.floattensor) # 观察制造的数据 plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=y.data.numpy(), s=100, lw=0) plt.show() # 建立逻辑回归 class logisticregression(nn.module): def __init__(self): super(logisticregression, self).__init__() self.lr = nn.linear(2, 1) self.sm = nn.sigmoid() def forward(self, x): x = self.lr(x) x = self.sm(x) return x # 实例化 logistic_model = logisticregression() # 看gpu是否可使用，如果可以使用gpu否则不使用 if t.cuda.is_available(): logistic_model.cuda() # 定义损失函数和优化函数 criterion = nn.bceloss() optimizer = t.optim.sgd(logistic_model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.9) # 训练模型 for epoch in range(1000): if t.cuda.is_available(): x_data = variable(x).cuda() y_data = variable(y).cuda() else: x_data = variable(x) y_data = variable(y) out = logistic_model(x_data) loss = criterion(out, y_data) print_loss = loss.data.item() # 以0.5为阈值进行分类 mask = out.ge(0.5).float() # 计算正确预测样本的个数 correct = (mask==y_data).sum() # 计算精度 acc = correct.item()/x_data.size(0) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每个200个epoch打印一次当前的误差和精度 if(epoch+1)%200==0: print('*'*10) # 迭代次数 print('epoch{}'.format(epoch+1)) # 误差 print('loss is {:.4f}'.format((print_loss))) # 精度 print('acc is {:.4f}'.format(acc)) if __name__=="__main__": logistic_model.eval() w0, w1 = logistic_model.lr.weight[0] w0 = float(w0.item()) w1 = float(w1.item()) b = float(logistic_model.lr.bias.item()) plot_x = np.arange(-7, 7, 0.1) plot_y = (-w0*plot_x-b)/w1 plt.scatter(x.data.numpy()[:, 0], x.data.numpy()[:, 1], c=y.data.numpy(), s=100, lw=0) plt.plot(plot_x, plot_y) plt.show()

基于Pytorch实现逻辑回归

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