「PyTorch入門 – 最初の線形モデルの構築」
「PyTorch入門 - シンプルな線形モデルの作成」
「魔法的な」Linearレイヤーを使用して、最初のPyTorchモデルを構築する方法を学びましょう
前回のブログ記事では、PyTorchライブラリの最も重要なオブジェクトであるPyTorchテンソルの操作方法を学びました。テンソルはディープラーニングモデルの基盤であり、より簡単な機械学習モデルにも適用することができます。
PyTorchはディープラーニングの能力で知られていますが、フレームワークを使用して単純な線形モデルを適合させることもできます。実際に、これはtorch APIに慣れるための最良の方法の一つです！
このブログ記事では、PyTorchの導入シリーズを続けながら、torchライブラリを使用して単純な線形回帰を開発する方法について説明していきます。その過程で、torchの最適化プログラムや重み、その他の学習モデルのパラメータについて学びます。これらはより複雑なアーキテクチャに非常に役立つものです。
さあ、始めましょう！
データの読み込みと処理
このブログ記事では、曲の人気度をいくつかの曲の特徴に基づいて予測するために、曲の人気データセットを使用します。以下にデータセットの先頭を確認しましょう：
songPopularity = pd.read_csv(‘./data/song_data.csv’)
このデータセットのいくつかの特徴には、以下のような興味深い指標が含まれます：
- 曲の「エネルギー」レベル
- 曲のキーのラベルエンコーディング（例：A、B、C、Dなど）
- 曲の音量
- 曲のテンポ
私たちの目標は、これらの特徴を使用して曲の人気度を予測することです。予測したい曲の人気度の例を以下に示します：
sklearnではなく、連続変数を予測するためにPyTorchモジュールを使用します。pytorchで線形回帰を適合させる方法を学ぶ良い部分は、我々が得る知識は…
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
Was this article helpful?
93 out of 132 found this helpful
Related articles
