Machine learning Interview

🖥 Skorch позволяет использовать модели PyTorch с интерфейсом, аналогичным scikit-learn (Sklearn). Это делает обучение и валидацию PyTorch-моделей проще и понятнее, особенно для тех, кто уже знаком с API Sklearn.

from skorch import NeuralNetClassifier

model = NeuralNetClassifier(
    module=MyClassifier,          # Класс модели на PyTorch
    lr=0.001,                     # Скорость обучения
    batch_size=64,               # Размер батча
    criterion=nn.CrossEntropyLoss, # Функция потерь
    optimizer=optim.Adam         # Оптимизатор
)

Здесь создаётся обёртка NeuralNetClassifier, которая делает модель PyTorch совместимой с .fit(), .predict() и другими методами Sklearn.

📌Обучение:

model.fit(X_train, y_train)
Ты обучаешь модель так же, как и в Sklearn. Это удобно и не требует написания собственного цикла обучения.

С помощью Skorch ты получаешь:

- удобный Sklearn-подобный API для PyTorch-моделей;

- автоматический вывод метрик обучения;

- лёгкую интеграцию с GridSearchCV, Pipeline и другими инструментами Scikit-learn.

https://github.com/skorch-dev/skorch

@machinelearning_interview

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/jp/machinelearning_interview.com/1793

4.6K viewsedited  May 13 at 12:02

🖥 Skorch позволяет использовать модели PyTorch с интерфейсом, аналогичным scikit-learn (Sklearn). Это делает обучение и валидацию PyTorch-моделей проще и понятнее, особенно для тех, кто уже знаком с API Sklearn.

from skorch import NeuralNetClassifier

model = NeuralNetClassifier(
    module=MyClassifier,          # Класс модели на PyTorch
    lr=0.001,                     # Скорость обучения
    batch_size=64,               # Размер батча
    criterion=nn.CrossEntropyLoss, # Функция потерь
    optimizer=optim.Adam         # Оптимизатор
)

model.fit(X_train, y_train)
Ты обучаешь модель так же, как и в Sklearn. Это удобно и не требует написания собственного цикла обучения.