Bir eğitim döngüsü yazmak
scikit-learn'de eğitim döngüsü .fit() yöntemi içine alınmıştır, PyTorch'ta ise elle kurulur. Bu daha esnek olsa da özel bir uygulama gerektirir.
Bu egzersizde, maaş tahmini için bir modeli eğitecek bir döngü oluşturacaksın.
Bazı örnek tahminleri görselleştirmen için show_results() fonksiyonu sağlanmıştır.
Sağlanan paket içe aktarımları: pandas pd olarak, torch, torch.nn nn olarak, torch.optim optim olarak, ayrıca torch.utils.data içinden DataLoader ve TensorDataset.
Aşağıdaki değişkenler oluşturulmuştur: dönem sayısını içeren num_epochs (5 olarak ayarlı); veri yükleyiciyi içeren dataloader; sinir ağını içeren model; kayıp fonksiyonunu içeren criterion, nn.MSELoss(); SGD optimize edicisini içeren optimizer.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
PyTorch ile Deep Learning'e Giriş
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Loop over the number of epochs and then the dataloader
for i in ____:
for data in ____:
# Set the gradients to zero
____