1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn Deep Learning với PyTorch
Connected

Bài tập

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.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Viết một vòng lặp for lặp qua dataloader; vòng lặp này cần được lồng trong một vòng lặp for khác lặp qua một phạm vi bằng với số epoch.
  • Đặt các gradient của optimizer về 0.