1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Deep Learning intermediar cu PyTorch
Connected

exercițiu

Set de date secvențial

Bună treabă că ai construit funcția create_sequences()! Acum e momentul să o folosești pentru a crea un set de date de antrenament pentru modelul tău.

La fel ca datele tabulare și cele de tip imagine, datele secvențiale sunt transmise cel mai ușor unui model printr-un Dataset și un DataLoader din torch. Pentru a construi un Dataset secvențial, vei apela create_sequences() ca să obții array-urile NumPy cu intrările și țintele, și vei inspecta forma acestora. Apoi, le vei transmite unui TensorDataset pentru a crea un Dataset torch corespunzător și vei inspecta lungimea lui.

Implementarea ta a funcției create_sequences() și un DataFrame cu datele de antrenament numit train_data sunt disponibile.

Instrucțiuni

100 XP
  • Apelează create_sequences(), transmițându-i DataFrame-ul de antrenament și o lungime a secvenței de 24*4, și atribuie rezultatul variabilelor X_train, y_train.
  • Definește dataset_train apelând TensorDataset și transmițându-i două argumente: intrările și țintele create de create_sequences(), ambele convertite din array-uri NumPy în tensori de tip float.