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[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

집 값 예측하기 - 다층 신경망(MLP)

집값 예측하기에서 질문

213

Sang Yeoun Lee

작성한 질문수 2

0

만약 나중에 커버 되는 내용이면 굳이 설명 안해주셔도 되요~

1. 학습한 모델을 Database(Relational 혹은 NoSQL)에 저장할 수가 있나요? 아님 파일로 저장을 하게 되나요?

2. 학습한 모델을 테스트 해 보고 싶다면 어떻게 해야 하나요? 예를 들어 Row[0] 값을 넣고 Price가 근사치가 나오는지 테스트 해보고 싶다면 코드를 어떻게 짜야 하나요?

감사합니다! 

mlp 집값예측하기 딥러닝 보스턴집값예측 머신러닝 배워볼래요? 인공신경망 pytorch python

답변 1

0

딥러닝호형

안녕하세요!

1. 저장하는 방법은 다른 강의에 포함 되어 있습니다 :) pth 포맷으로 모델 파라메터를 저장하게 됩니다.

2. 해당 강의에 포함되어 있습니다. 14:00에 평가 데이터 testloader로 평가를 진행합니다. 만약 다른 데이터를  평가 하시려면 동일한 방법으로 데이터 로더를 만드신 뒤 평가 함수에 넣어주시면 됩니다!

0

Sang Yeoun Lee

예를 들어

[0.00632 18.0 2.31 0.0 0.538 6.575 65.2 4.0900 1.0 296.0 15.3 396.90 4.98]

Ex) Row[0] values 입니다 (Price 제외)

Price를 제외한 X 데이터가 있고 이걸로 Price를 뽑아내고 싶습니다.

이럴 경우엔 Y가 없게 되는데 어떻게 Y를 예측할 수 있을까요?

0

딥러닝호형

Y를 예측하는 것이니까 실제값 Y가 필요 없습니다. 다만 Y가 있다면 예측값과 실제값을 비교할 수 있습니다. 예측값을 구하는 방법은 위 데이터를 크기가 1x13인 텐서로 만든 후 학습 된 모델에 넣어 주시면 바로 예측값 하나를 얻으실 수 있을 겁니다! 

0

Sang Yeoun Lee

expected_y = model(torch.tensor(X[0], dtype=torch.float))
print(expected_y.item())
이렇게 Y를 예측하는게 맞는 방법 인가요?

0

딥러닝호형

예 방법은 맞습니다!

입력 크기가 13이면 안 되고 1x13으로 하시고 torch.no_grad()와 model.eval() 해주시면 됩니다 :)

수업자료 제공 부탁드립니다.

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