لاستخدام PyTorch لبناء نموذج يجب أن يكون نوع البيانات float ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

ليس تماما حيث لا يجب أن تكون جميع البيانات من نوع float عند استخدام PyTorch لبناء النماذج. ولكن بالغعل بعض النماذج تتوقع أن تكون بيانات الإدخال من نوع float وذلك لأنه بسبب العمليات الحسابية التي تجريها الطبقات المختلفة في النموذج تعمل بشكل أفضل مع الأعداد الحقيقية مما تعطيك دقة أفضل في الأداء.

ولكن يمكنك إستخدم int في الأعمدة التي لا تتطلب حسابات رياضية مثل التسميات (labels) في مهام التصنيف.

لا يٌشترط ذلك، لكن مُستحسن، خاصةً عند التعامل مع النماذج التي تتطلب حسابات رياضية دقيقة كالشبكات العصبونية.

ففي معظم عمليات الشبكات العصبونية كالضرب المصفوفي، الاشتقاق التلقائي، مُصمَّمة للعمل مع أعداد float32 أو float16، حيث float16 يُقلل استخدام الذاكرة ويُسرّع الحسابات على GPUs الحديثة كتقنية Tensor Cores في بطاقات NVIDIA، لكنه يُؤثر على الدقّة.

والنماذج تتعلم من خلال تحديث الأوزان باستخدام التدرجات gradients، والتي تكون من نوع float.

PyTorch يدعم أنواعًا عديدة مثل int، long، double، إلخ، لكن لو أدخلت بيانات من نوع int إلى نموذج يتوقع float، ستحصل على خطأ:

RuntimeError: expected scalar type Float but found Long

بالتالي عند تحميل البيانات، حوّلها مباشرةً باستخدام .float():

import torch
data = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32) 

وفي حال البيانات من نوع int في مصفوفة NumPy:

import numpy as np
numpy_array = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float32) 
tensor = torch.from_numpy(numpy_array)

ايوه بس فيه بس البيانات الفئوي

زي مثال

عندي عمود الdiabetes او الdri_score الحاجات زي اتعمل معها ازي مش هينفع تكون Float ؟ 

بتاريخ 27 دقائق مضت قال Ali Ahmed55:

ايوه بس فيه بس البيانات الفئوي

زي مثال

عندي عمود الdiabetes او الdri_score الحاجات زي اتعمل معها ازي مش هينفع تكون Float ؟ 

ستحتاج إلى معالجة البيانات الفئوية الاسمة مثل النوع الأول من السكر، من خلالOne-Hot Encoding.

أو التمثيلات المضمنة Embeddings أفضل للبيانات الفئوية الاسمية أو الترتيبية في حال عدد الفئات كبيرًا، أو يوجد علاقات معقدة بين الفئات، أو في نماذج تسلسلية.

بتاريخ 30 دقائق مضت قال Mustafa Suleiman:

أو التمثيلات المضمنة Embeddings أفضل للبيانات الفئوية الاسمية أو الترتيبية في حال عدد الفئات كبيرًا، أو يوجد علاقات معقدة بين الفئات، أو في نماذج تسلسلية.

هو اي ده لو سمحت