「PyTorchで最初のニューラルネットワークを開発する」

「PyTorchを使って初めてのニューラルネットワークを開発する」

初心者のための完全な手順

私は深層学習の領域での仕事とチュートリアルの執筆を長い間行ってきましたが、主にTensorFlowに焦点を当ててきました。しかし、Py Torchも非常に広く使われている深層学習パッケージです。両方のパッケージに慣れていることは良いアイデアだと思います。そのため、Py Torchでもチュートリアルを作ることにしました。

その文脈で、このチュートリアルは初心者向けのPy Torchでのニューラルネットワークに関するものです。プロジェクトを扱い、ステップバイステップで進めます。

このチュートリアルではKaggleのHeart.csvデータセットを使用します。データセットをダウンロードして一緒に進めてください：

心臓発作の分析と予測データセット（kaggle.com）

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これはCC0：パブリックドメインライセンスのパブリックデータセットです。

さあ、始めましょう！

まず必要なパッケージをインポートします：

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 

いくつかの列には ‘object’というデータ型があります。モデリングに移る前に、これらの列のデータ型を数値に変換する必要があります。

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

出力：

ご覧のように、すべてのデータが数値形式になりました。

最後の列は ‘HeartDisease’であり、0と1という2つのユニークな値があります。これはターゲット変数と仮定し、つまりこの演習の目標は、テーブル内の他のパラメータに基づいてHeartDiseaseを決定することです。

モデルのためのトレーニングとターゲット変数を定義します：

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