SpaceCutter: PyTorch中的序数回归模型
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简介：
SpaceCutter是针对PyTorch设计的一种高效处理序数数据的回归算法，旨在优化深度学习模型在序数分类任务上的性能。
太空切割机（Spacecutter）是一个用于在PyTorch中实现序数回归模型的库。该库包括模型和损失函数两部分，并建议使用打包后的模型使其与scikit-learn兼容。
安装方法为：`pip install spacecutter`
用法如下：
定义任何可以生成单个标量预测值的PyTorch模型，这将是我们的predictor（预测器）模型。接着，可以用spacecutter.models.OrdinalLogisticModel封装该模型，使其将predictor输出从单一数字转换成序数类概率数组。
下面是一个针对具有三个序数类问题的两层神经网络predictor如何操作的例子：
```python
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from spacecutter.models import OrdinalLogisticModel
```
注意：这里的代码片段仅用于展示导入库的过程，实际使用时需根据具体需求构建完整的模型和训练流程。
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