4-2. nn.Module로 구현하는 로지스틱 회귀

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) x_data = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 3], [5, 3], [6, 2]] y_data = [[0], [0], [0], [1], [1], [1]] x_train = torch.FloatTensor(x_data) y_train = torch.FloatTensor(y_data) model = nn.Sequential( nn.Linear(2, 1), # input_dim = 2, output_dim = 1 nn.Sigmoid() # 출력은 시그모이드 함수를 거친다 ) model(x_train) # optimizer 설정 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1) nb_epochs = 1000 for epoch in...

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