🖥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.
🖥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.
“To the extent it is used I fear it’s often for illicit finance. It’s an extremely inefficient way of conducting transactions, and the amount of energy that’s consumed in processing those transactions is staggering,” the former Fed chairwoman said. Yellen’s comments have been cited as a reason for bitcoin’s recent losses. However, Yellen’s assessment of bitcoin as a inefficient medium of exchange is an important point and one that has already been raised in the past by bitcoin bulls. Using a volatile asset in exchange for goods and services makes little sense if the asset can tumble 10% in a day, or surge 80% over the course of a two months as bitcoin has done in 2021, critics argue. To put a finer point on it, over the past 12 months bitcoin has registered 8 corrections, defined as a decline from a recent peak of at least 10% but not more than 20%, and two bear markets, which are defined as falls of 20% or more, according to Dow Jones Market Data.
The Singapore stock market has alternated between positive and negative finishes through the last five trading days since the end of the two-day winning streak in which it had added more than a dozen points or 0.4 percent. The Straits Times Index now sits just above the 3,060-point plateau and it's likely to see a narrow trading range on Monday.
