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  3. PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
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Exercises

トレーニングループを書こう

scikit-learn では、トレーニングループは .fit() メソッドに包まれていますが、PyTorch では手動で設定します。柔軟性は増しますが、そのぶん自分で実装する必要があります。

この演習では、給与予測モデルを学習させるループを作成します。

サンプル予測を可視化するために、show_results() 関数が用意されています。

インポート済みのパッケージは、pandas は pd、torch、torch.nn は nn、torch.optim は optim、さらに torch.utils.data から DataLoader と TensorDataset です。

あらかじめ用意されている変数は次のとおりです。エポック数（5 に設定）の num_epochs、データローダーの dataloader、ニューラルネットワークの model、損失関数 nn.MSELoss() を格納した criterion、および SGD オプティマイザを格納した optimizer。

คำแนะนำ 1 / 3

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  • dataloader を反復処理する for ループを書き、その外側にエポック数と同じ範囲を反復する for ループを入れ子にします。
  • オプティマイザの勾配をゼロに設定します。