Viết một vòng lặp huấn luyện
Trong scikit-learn, vòng lặp huấn luyện được gói trong phương thức .fit(), còn với PyTorch, bạn sẽ tự thiết lập thủ công. Cách này linh hoạt hơn nhưng cần bạn tự hiện thực logic.
Trong bài này, bạn sẽ tạo một vòng lặp để huấn luyện mô hình dự đoán lương.
Hàm show_results() đã được cung cấp để giúp bạn trực quan hóa một số dự đoán mẫu.
Các gói đã được import sẵn: pandas là pd, torch, torch.nn là nn, torch.optim là optim, cùng với DataLoader và TensorDataset từ torch.utils.data.
Các biến sau đã được tạo: num_epochs, chứa số epoch (thiết lập là 5); dataloader, chứa dataloader; model, chứa mạng neural; criterion, chứa hàm mất mát, nn.MSELoss(); optimizer, chứa bộ tối ưu SGD.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với PyTorch
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Loop over the number of epochs and then the dataloader
for i in ____:
for data in ____:
# Set the gradients to zero
____