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')