7.6.3 GRU 계층 구현

    GRU 계층에 대해 파이토치를 이용한 예제를 살펴볼 예정입니다. 이번 예제 또한 LSTM 계층에서 사용했던 데이터셋 및 코드와 유사합니다. 따라서 모델의 네트워크 위주로 학습해 보겠습니다.

    필요한 라이브러리를 호출합니다.

    코드 7-63 라이브러리 호출

    import os
    import time
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import torch
    import torch.nn as nn
    from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader
    from torch.autograd import Variable
    from tqdm import tqdm_notebook
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
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