softmax 回歸的簡潔實現

匯入所需包和模組

import torch

from torch import nn
from torch.nn import init # 初始化模組
import numpy as np
import sys
".."
)import d2lzh_pytorch as d2l

# 定義超引數

num_inputs, num_outputs, num_hiddens =
784,10,
256net = nn.sequential(d2l.flattenlayer(),
# 改變x的形狀
nn.linear(num_inputs, num_hiddens)
,                   nn.relu(),
# 使用relu啟用函式
nn.linear(num_hiddens, num_outputs),)
for params in net.parameters():
init.normal_(params, mean=
0, std=
0.01
)# 初始化引數

batch_size =

256# 設定批量大小為256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
loss = torch.nn.crossentropyloss(
)optimizer = torch.optim.sgd(net.parameters(
), lr =
0.5)
num_epochs =
5# 迭代週期為5
				
Softmax回歸練習
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SoftMax回歸詳解
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深度學習基礎 實現Softmax回歸
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