Conjunto de dados sequenciais

Bom trabalho ao criar a função create_sequences()! É hora de usá-lo para criar um conjunto de dados de treinamento para o seu modelo.

Assim como os dados tabulares e de imagem, os dados sequenciais são mais facilmente transmitidos a um modelo por meio de um conjunto de dados e DataLoader de tocha. Para criar um conjunto de dados sequencial, você chamará create_sequences() para obter as matrizes NumPy com entradas e alvos e inspecionar sua forma. Em seguida, você os passará para um TensorDataset para criar um conjunto de dados torch adequado e inspecionar seu comprimento.

Sua implementação de create_sequences() e um DataFrame com os dados de treinamento chamado train_data estão disponíveis.

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Aprendizagem profunda intermediária com PyTorch

Instruções do exercício

Chame create_sequences(), passando a ele o DataFrame de treinamento e um comprimento de sequência de 24*4, atribuindo o resultado a X_train, y_train.
Defina dataset_train chamando TensorDataset e passando a ele dois argumentos, as entradas e os alvos criados por create_sequences(), ambos convertidos de matrizes NumPy para tensores de floats.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset

# Use create_sequences to create inputs and targets
X_train, y_train = ____
print(X_train.shape, y_train.shape)

# Create TensorDataset
dataset_train = ____(
    ____,
    ____,
)
print(len(dataset_train))

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IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Saiba como treinar redes neurais de forma robusta. Neste capítulo, você usará a programação orientada a objetos para definir conjuntos de dados e modelos do PyTorch e atualizar seus conhecimentos sobre treinamento e avaliação de redes neurais. Você também se familiarizará com diferentes otimizadores e, por fim, se familiarizará com várias técnicas que ajudam a atenuar os problemas de gradientes instáveis tão onipresentes no treinamento de redes neurais.

Exercise 1: PyTorch e programação orientada a objetos Exercise 2: Conjunto de dados do PyTorch Exercise 3: DataLoader do PyTorch Exercise 4: Modelo do PyTorch Exercise 5: Otimizadores, treinamento e avaliação Exercise 6: Loop de treinamento Exercise 7: Otimizadores Exercise 8: Avaliação do modelo Exercise 9: Desaparecimento e explosão de gradientes Exercise 10: Inicialização e ativação Exercise 11: Ativações: ReLU vs. ELU Exercise 12: Normalização em lote

Treine redes neurais para resolver tarefas de classificação de imagens. Neste capítulo, você aprenderá a lidar com dados de imagem no PyTorch e a se familiarizar com as redes neurais convolucionais (CNNs). Você praticará o treinamento e a avaliação de um classificador de imagens enquanto aprende a melhorar o desempenho do modelo com o aumento de dados.

Exercise 1: Manipulação de imagens com o PyTorch Exercise 2: Conjunto de dados de imagem Exercise 3: Aumento de dados Exercise 4: Aumento de dados no PyTorch Exercise 5: Redes neurais convolucionais Exercise 6: A camada convolucional Exercise 7: Criação de redes convolucionais Exercise 8: Treinamento de classificadores de imagens Exercise 9: Escolha de aumentos Exercise 10: Conjunto de dados com aumentos Exercise 11: Loop de treinamento do classificador de imagem Exercise 12: Avaliação de classificadores de imagens Exercise 13: Avaliação de modelos multiclasse Exercise 14: Análise de métricas por classe

Crie e treine redes neurais recorrentes (RNNs) para processar dados sequenciais, como séries temporais, texto ou áudio. Você aprenderá sobre as duas arquiteturas recorrentes mais populares, as redes de memória de curto e longo prazo (LSTM) e de unidade recorrente fechada (GRU), além de como preparar dados sequenciais para o treinamento do modelo. Você praticará suas habilidades treinando e avaliando um modelo recorrente para prever o consumo de eletricidade.

Exercise 1: Manipulação de sequências com o PyTorch Exercise 2: Geração de sequências Exercise 3: Conjunto de dados sequenciais

Exercício atual

Exercise 4: Redes neurais recorrentes Exercise 5: Arquiteturas sequenciais Exercise 6: Criação de um RNN de previsão Exercise 7: Células LSTM e GRU Exercise 8: RNN vs. LSTM vs. GRU Exercise 9: Rede LSTM Exercise 10: Rede GRU Exercise 11: Treinamento e avaliação de RNNs Exercise 12: Ciclo de treinamento de RNN Exercise 13: Avaliação de modelos de previsão

Crie modelos com várias entradas e saídas, demonstrando como eles podem lidar com tarefas que exigem mais de uma entrada ou geram várias saídas. Você explorará como projetar e treinar esses modelos usando o PyTorch e se aprofundará no tópico crucial da ponderação de perdas em modelos com várias saídas. Isso envolve entender como equilibrar a importância de diferentes tarefas ao treinar um modelo para executar várias tarefas simultaneamente.

Exercise 1: Modelos de várias entradas Exercise 2: Conjunto de dados de duas entradas Exercise 3: Modelo de duas entradas Exercise 4: Treinamento do modelo de duas entradas Exercise 5: Modelos de várias saídas Exercise 6: Conjunto de dados e DataLoader de duas saídas Exercise 7: Arquitetura do modelo de duas saídas Exercise 8: Treinamento de modelos de várias saídas Exercise 9: Avaliação de modelos de várias saídas e ponderação de perdas Exercise 10: Avaliação do modelo de várias saídas Exercise 11: Ponderação de perdas Exercise 12: Resumo