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.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 딥러닝 입문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Loop over the number of epochs and then the dataloader
for i in ____:
for data in ____:
# Set the gradients to zero
____