เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การเขียน training loop

ใน scikit-learn training loop จะถูกห่อไว้ในเมธอด .fit() แต่ใน PyTorch ต้องกำหนดค่าเองด้วยมือ แม้จะยืดหยุ่นกว่า แต่ก็ต้องเขียน implementation เองทั้งหมด

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สร้าง loop เพื่อเทรนโมเดลสำหรับการพยากรณ์เงินเดือน

ฟังก์ชัน show_results() ถูกเตรียมไว้ให้แล้ว เพื่อช่วยแสดงตัวอย่างผลการพยากรณ์บางส่วน

ไลบรารีที่ import ไว้ให้ได้แก่: pandas เป็น pd, torch, torch.nn เป็น nn, torch.optim เป็น optim รวมถึง DataLoader และ TensorDataset จาก torch.utils.data

ตัวแปรที่ถูกสร้างไว้แล้วมีดังนี้: num_epochs เก็บจำนวน epoch (กำหนดไว้เป็น 5); dataloader เก็บ dataloader; model เก็บโครงข่ายประสาทเทียม; criterion เก็บ loss function ซึ่งก็คือ nn.MSELoss(); และ optimizer เก็บ SGD optimizer

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Deep Learning เบื้องต้นด้วย PyTorch

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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