Sviluppare la tua prima rete neurale in PyTorch

Sviluppare la tua prima rete neurale usando PyTorch

Foto di M.T ElGassier su Unsplash

Un processo completo passo dopo passo per principianti

Lavoro e scrivo tutorial sullo spazio del deep learning da un po’ di tempo, e mi sono concentrato principalmente su TensorFlow. Ma Py Torch è anche un altro pacchetto per il deep learning ampiamente utilizzato. Penso che sia una buona idea sentirsi a proprio agio con entrambi i pacchetti. Quindi, ho deciso di fare tutorial anche su Py Torch.

In questo contesto, questo tutorial sarà su una rete neurale in Py Torch per principianti. Lavoreremo su un progetto e procederemo passo dopo passo.

Il dataset Heart.csv da Kaggle sarà utilizzato per questo tutorial. Sentiti libero di scaricare il dataset e seguirlo:

Dataset di analisi e previsione degli attacchi cardiaci (kaggle.com)

Questo è un dataset pubblico con licenza CC0: Pubblico Dominio.

Immergiamoci!

Vorrei iniziare importando i pacchetti necessari:

import pandas as pd from collections import OrderedDict from torch.optim import SGD from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_blobs import torch.nn as nn import torch 

Ci sono alcune colonne che hanno il tipo di dati ‘object’. Prima di passare a qualsiasi modellazione, i tipi di dati di queste colonne dovrebbero essere convertiti in numerici.

for i in df.columns:   if df[i].dtype == 'object':    df[i] = df[i].astype('category').cat.codes df

Output:

Come puoi vedere, tutti i dati sono ora in forma numerica.

L’ultima colonna è ‘HeartDisease’, che ha due valori unici: 0 e 1. Assumiamo che quella sia la variabile target, il che significa che l’obiettivo di questo esercizio è determinare l’HeartDisease in base agli altri parametri disponibili nella tabella.

Definizione delle variabili di addestramento e target per il modello: