本文小编为大家详细介绍“Pytorch如何实现逻辑回归分类”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Pytorch如何实现逻辑回归分类”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。步骤：1.获得数据
2.建立逻辑回归模型
3.定义损失函数
4.计算损失函数
5.求解梯度
6.梯度更新
7.预测测试集1.在代码中下载训练数据和测试数据的时候，两段代码是有区别的：第一段代码中多了一个download=True，这个的作用是，如果为True，则从Internet下载数据集并将其存放在根目录中。如果数据已经下载，则不会再次下载。在第二段代码中没有加download=True，加了的话在使用测试数据进行预测的时候会报错。代码中transform=transforms.ToTensor()的作用是将PIL图像转换为Tensor，同时已经进行归一化处理。2.代码中设置损失函数：一开始的时候直接使用：这样也会报错，因此需要将loss改为criterion。读到这里，这篇“Pytorch如何实现逻辑回归分类”文免费云主机域名章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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