引导者PytorchSVM
简介
PytorchSVM 是一个基于 PyTorch 的轻量级深度学习库，用于构建和训练支持向量机 (SVM) 模型。它提供了对各种 SVM 算法和损失函数的支持，以及用于训练和评估模型的便捷工具。
安装
```bash pip install pytorchsvm ```
使用
1. 数据加载和预处理
使用 `torchvision.datasets` 或自定义数据加载器加载数据。根据需要进行预处理，例如归一化和标准化。
2. SVM 模型创建
```python from pytorchsvm import SVMClassifiermodel = SVMClassifier(kernel='linear', C=1.0) ```支持的内核有：'linear'、'rbf'、'poly'。
3. 训练
```python criterion = torch.nn.MarginRankingLoss(margin=1.0) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(num_epochs):# 正向传播和损失计算y_pred = model(X)loss = criterion(y_pred, y_true)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step() ```
4. 评估
```python from pytorchsvm.metrics import accuracyaccuracy = accuracy(model(X), y_true) ```
5. 保存和加载
```python torch.save(model.state_dict(), 'model.pt') model.load_state_dict(torch.load('model.pt')) ```
损失函数
PytorchSVM 支持以下损失函数：
HingeLoss
SquaredHingeLoss
MarginRankingLoss
其他功能
支持多种正则化方法（L1、L2、ElasticNet）
可选择偏置项
多分类支持（一对多和一对一）
超参数优化工具
优势
轻量级、易于使用
支持多种 SVM 算法和损失函数
提供方便的模型训练和评估工具
可与 PyTorch 生态系统无缝集成
**PytorchSVM****简介**PytorchSVM 是一个基于 PyTorch 的轻量级深度学习库，用于构建和训练支持向量机 (SVM) 模型。它提供了对各种 SVM 算法和损失函数的支持，以及用于训练和评估模型的便捷工具。**安装**```bash pip install pytorchsvm ```**使用****1. 数据加载和预处理**使用 `torchvision.datasets` 或自定义数据加载器加载数据。根据需要进行预处理，例如归一化和标准化。**2. SVM 模型创建**```python from pytorchsvm import SVMClassifiermodel = SVMClassifier(kernel='linear', C=1.0) ```支持的内核有：'linear'、'rbf'、'poly'。**3. 训练**```python criterion = torch.nn.MarginRankingLoss(margin=1.0) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(num_epochs):
正向传播和损失计算y_pred = model(X)loss = criterion(y_pred, y_true)
反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step() ```**4. 评估**```python from pytorchsvm.metrics import accuracyaccuracy = accuracy(model(X), y_true) ```**5. 保存和加载**```python torch.save(model.state_dict(), 'model.pt') model.load_state_dict(torch.load('model.pt')) ```**损失函数**PytorchSVM 支持以下损失函数：* HingeLoss * SquaredHingeLoss * MarginRankingLoss**其他功能*** 支持多种正则化方法（L1、L2、ElasticNet） * 可选择偏置项 * 多分类支持（一对多和一对一） * 超参数优化工具**优势*** 轻量级、易于使用 * 支持多种 SVM 算法和损失函数 * 提供方便的模型训练和评估工具 * 可与 PyTorch 生态系统无缝集成
