🖥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.
However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.
What is Secret Chats of Telegram
Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.
