ÎncepețiÎncepe gratuit

Scrierea unei bucle de antrenament

În scikit-learn, bucla de antrenament este inclusă în metoda .fit(), în timp ce în PyTorch aceasta se configurează manual. Deși acest lucru oferă mai multă flexibilitate, necesită o implementare personalizată.

În acest exercițiu, vei crea o buclă pentru a antrena un model de predicție a salariilor.

Funcția show_results() este furnizată pentru a te ajuta să vizualizezi câteva predicții exemplu.

Importurile de pachete disponibile sunt: pandas ca pd, torch, torch.nn ca nn, torch.optim ca optim, precum și DataLoader și TensorDataset din torch.utils.data.

Au fost create următoarele variabile: num_epochs, care conține numărul de epoci (setat la 5); dataloader, care conține dataloader-ul; model, care conține rețeaua neuronală; criterion, care conține funcția de pierdere, nn.MSELoss(); optimizer, care conține optimizatorul SGD.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu PyTorch

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Loop over the number of epochs and then the dataloader
for i in ____:
  for data in ____:
    # Set the gradients to zero
    ____
Editează și rulează codul