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演習

シーケンスの生成

シーケンシャルデータでニューラルネットワークを学習させるには、まず前処理が必要です。連続した複数のデータポイントを入力、次のデータポイントをターゲットとする、入力-ターゲットの組にデータを分割します。

あなたのタスクは、これを行う関数 create_sequences() を定義することです。入力として、DataFrame に格納されたデータ df と、入力の長さを示す seq_length を受け取ります。出力としては、入力シーケンスを格納した NumPy 配列と、それに対応するターゲットを格納した NumPy 配列の2つを返してください。

参考として、DataFrame df の例を示します。

                 timestamp  consumption
0      2011-01-01 00:15:00    -0.704319
...                    ...          ...
140255 2015-01-01 00:00:00    -0.095751

指示

100 XP
  • データポイント数から入力シーケンスの長さを引いた範囲で反復します。
  • 入力 x は、i 行目から i + seq_length 行目まで、かつ列インデックス 1 のスライスとして定義します。
  • ターゲット y は、行インデックス i + seq_length、列インデックス 1 の要素として定義します。