훈련 데이터셋(X_train)은 200개의 데이터와 다섯 개의 칼럼으로 구성되어 있으며, 테스트 데이터셋(y_test)은 53개의 데이터와 한 개의 칼럼으로 구성되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.
모든 데이터셋은 그 자체로 네트워크에 보낼 수 없습니다. 네트워크에서 정의된 형태 및 크기에 따라 데이터셋 크기를 조정한 후 네트워크로 보내야 합니다.
코드 7-46 데이터셋의 형태 및 크기 조정
X_train_tensors = Variable(torch.Tensor(X_train)) ------ Variable로 감싸진 텐서는 .backward( )가 호출될 때 자동으로 기울기가 계산
X_test_tensors = Variable(torch.Tensor(X_test))
y_train_tensors = Variable(torch.Tensor(y_train))
y_test_tensors = Variable(torch.Tensor(y_test))
X_train_tensors_f = torch.reshape(X_train_tensors, (X_train_tensors.shape[0], 1, X_train_tensors.shape[1])) ------ ①
X_test_tensors_f = torch.reshape(X_test_tensors, (X_test_tensors.shape[0], 1, X_test_tensors.shape[1]))
print("Training Shape", X_train_tensors_f.shape, y_train_tensors.shape)
print("Testing Shape", X_test_tensors_f.shape, y_test_tensors.shape)