1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Середній рівень Deep Learning з PyTorch
Connected

вправа

Генерування послідовностей

Щоб навчати нейронні мережі на послідовних даних, їх спершу потрібно підготувати. Ви поділите дані на пари «вхід–ціль», де вхід — це певна кількість послідовних точок даних, а ціль — наступна точка даних.

Ваше завдання — визначити функцію create_sequences(), яка це робитиме. Як вхідні дані вона отримує дані у DataFrame df і seq_length — довжину вхідної послідовності. Як вихід вона має повертати два масиви NumPy: один із вхідними послідовностями, інший — із відповідними цілями.

Для нагадування, ось як виглядає DataFrame df:

                 timestamp  consumption
0      2011-01-01 00:15:00    -0.704319
...                    ...          ...
140255 2015-01-01 00:00:00    -0.095751

Інструкції

100 XP
  • Проітератуйте по діапазону від кількості точок даних мінус довжина вхідної послідовності.
  • Визначте вхід x як зріз df від i-го рядка до i + seq_length-го рядка та стовпець з індексом 1.
  • Визначте ціль y як елемент df у рядку з індексом i + seq_length і стовпці з індексом 1.