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  3. Intermediate Deep Learning with PyTorch
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演習

순차 데이터셋

create_sequences() 함수를 잘 구현하셨어요! 이제 이를 사용해 모델 학습용 데이터셋을 만들어 보겠습니다.

표 형식 데이터나 이미지 데이터와 마찬가지로, 순차 데이터도 torch의 Dataset과 DataLoader를 통해 모델에 전달하는 것이 가장 편리해요. 순차 Dataset을 만들려면 먼저 create_sequences()를 호출해 입력과 타깃에 해당하는 NumPy 배열을 얻고, 그 모양(shape)을 확인하세요. 다음으로, 이 배열들을 TensorDataset에 전달해 올바른 torch Dataset을 만들고, 그 길이도 살펴봅니다.

여러분이 구현한 create_sequences()와 학습 데이터가 담긴 DataFrame train_data가 준비되어 있어요.

指示

100 XP
  • 학습용 DataFrame과 시퀀스 길이 24*4를 인수로 하여 create_sequences()를 호출하고, 결과를 X_train, y_train에 할당하세요.
  • TensorDataset을 호출해 dataset_train을 정의하세요. 인수로는 create_sequences()로 만든 입력과 타깃을 전달하되, 둘 다 NumPy 배열에서 float 텐서로 변환해서 넘기세요.