शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

ट्रेनिंग लूप लिखना

scikit-learn में ट्रेनिंग लूप .fit() मेथड के अंदर छिपा होता है, जबकि PyTorch में इसे मैन्युअली सेट किया जाता है. इससे लचीलापन बढ़ता है, लेकिन आपको कस्टम इम्प्लीमेंटेशन लिखना पड़ता है.

इस अभ्यास में, आप सैलरी प्रीडिक्शन के लिए एक मॉडल ट्रेन करने का लूप बनाएँगे.

आपकी कुछ सैंपल प्रीडिक्शंस को विज़ुअलाइज़ करने के लिए show_results() फंक्शन दिया गया है.

उपलब्ध पैकेज इम्पोर्ट हैं: pandas as pd, torch, torch.nn as nn, torch.optim as optim, और torch.utils.data से DataLoader तथा TensorDataset.

निम्न वैरिएबल पहले से बनाए गए हैं: num_epochs, जिसमें epochs की संख्या है (5 पर सेट); dataloader, जिसमें डाटालोडर है; model, जिसमें न्यूरल नेटवर्क है; criterion, जिसमें लॉस फंक्शन nn.MSELoss() है; optimizer, जिसमें SGD ऑप्टिमाइज़र है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PyTorch के साथ Deep Learning परिचय

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Loop over the number of epochs and then the dataloader
for i in ____:
  for data in ____:
    # Set the gradients to zero
    ____
कोड संपादित करें और चलाएँ