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  3. PyTorch로 배우는 딥러닝 입문
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Exercises

훈련 루프 작성하기

scikit-learn에서는 훈련 루프가 .fit() 메서드에 포함되어 있지만, PyTorch에서는 직접 구성해야 해요. 유연성은 높아지지만, 그만큼 사용자 정의 구현이 필요합니다.

이 연습 문제에서는 급여 예측 모델을 훈련하기 위한 루프를 만들어 볼 거예요.

샘플 예측 결과를 시각화할 수 있도록 show_results() 함수가 제공되어 있어요.

제공된 패키지 임포트는 다음과 같아요: pandas는 pd, torch, torch.nn은 nn, torch.optim은 optim, 그리고 torch.utils.data에서 DataLoader와 TensorDataset.

다음 변수가 미리 생성되어 있습니다: 에포크 수가 들어 있는 num_epochs(5로 설정); 데이터로더가 들어 있는 dataloader; 신경망이 들어 있는 model; 손실 함수 nn.MSELoss()가 들어 있는 criterion; SGD 옵티마이저가 들어 있는 optimizer.

คำแนะนำ 1 / 3

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  • dataloader를 순회하는 for 루프를 작성하세요. 이 루프는 에포크 수와 같은 범위를 순회하는 바깥쪽 for 루프 안에 중첩되어야 합니다.
  • 옵티마이저의 그래디언트를 0으로 설정하세요.