Assistant: 
User: Выполни задание, предполагая, что пишешь Jupyter Notebook и придерживайся хорошего стиля его написания: пиши красивые пояснения в markdown, логично разделяй код на ячейки, выводи полученные результаты как объекты или через print. Использй заголовки и другие способы выделения текста в markdown. Повествование имеет логику, вступление, заключение. Отвечай в формате json по заданному примеру: {1: ["markdown", "В этом ноутбуке будем использовать формулу $y_i=a_0 + a_1 + \epsilon_i$."], 2: ["code", "import numpy as np"], 3: ["markdown", "Заключение..."]}. Пиши на русском, если задание на русском. Начинай сразу с написания ячеек. Не останавливай генерацию, пока не выполнишь всё задание. Задание: Исходный код:
{0: ['code', 'import torch\nimport numpy as np\nfrom matplotlib import pyplot as plt'], 1: ['markdown', '## 3.1 Автоматическое дифференцирование в `torch`'], 2: ['markdown', '3.1.1 Воспользовавшись классами `Neuron` и `SquaredLoss` из задачи 2.4.1 и автоматическим дифференцированием, которое предоставляет `torch`, решить задачу регрессии. Для оптимизации использовать стохастический градиетный спуск.'], 3: ['code', 'from sklearn.datasets import make_regression\n\nX, y, coef = make_regression(n_features=4, n_informative=4, coef=True, bias=0.5)\nX = torch.from_numpy(X).to(dtype=torch.float32)\ny = torch.from_numpy(y).to(dtype=torch.float32)'], 4: ['code', 'class Neuron:\n    \n    def __init__(self,n_inputs: int):\n        self.weights = torch.randn(n_inputs, 1, requires_grad=True)\n        self.bias = torch.randn(1, 1, requires_grad=True)\n    def __call__(self, inputs: torch.Tensor):\n        output = inputs @ self.weights + self.bias\n        return output\n    # def backward(self):\n    #     self.dweights = self.weights.grad\n    #     self.dbias = self.bias.grad'], 5: ['code', 'class SquaredLoss:\n    def __call__(self,\n                 y_pred: torch.Tensor,\n                 y_true: torch.Tensor):\n        return torch.mean((y_true - y_pred) ** 2)'], 6: ['code', 'X.shape[1]'], 7: ['code', 'neuron = Neuron(X.shape[1])\ncriterion = SquaredLoss()\nlr = 0.01\n\n\nfor epoch in range(100):\n    for x_example, y_example in zip(X, y):\n        y_pred = neuron(x_example)\n        loss = criterion(y_pred, y_example)\n        loss.backward()\n        with torch.no_grad():\n            neuron.weights -= lr * neuron.weights.grad\n            neuron.bias -= lr * neuron.bias.grad\n        neuron.weights.grad.zero_()\n        neuron.bias.grad.zero_()\n    if epoch % 10 == 0:\n        print(f"Epoch: {epoch} | Loss: {loss.item()}")'], 8: ['code', 'neuron.weights, coef'], 9: ['markdown', '3.1.2 Воспользовавшись классами `Linear` и `MSELoss` из задачи 2.1.4 и 2.3.1, `ReLU` из 2.2.1 и автоматическим дифференцированием, которое предоставляет `torch`, решить задачу регрессии. Для оптимизации использовать пакетный градиентный спуск. Вывести график функции потерь в зависимости от номера эпохи. Вывести на одном графике исходные данные и предсказанные значения.'], 10: ['code', 'X = torch.linspace(0, 1, 100).view(-1, 1)\ny = torch.sin(2 * np.pi * X) + 0.5 * torch.rand(X.size()) '], 11: ['code', ''], 12: ['code', 'plt.scatter(X, y,color="r");'], 13: ['code', 'class Linear():\n    def __init__(self,n_f,n_n):\n        self.weights = torch.randn(n_f,n_n, requires_grad=True)\n        self.bias = torch.randn(1, n_n, requires_grad=True)\n    def __call__(self, inputs: torch.Tensor):\n        output = inputs @ self.weights + self.bias\n        return output\nclass MSELoss:\n    def __call__(self,\n                 y_pred: torch.Tensor,\n                 y_true: torch.Tensor):\n        return torch.mean((y_true - y_pred) ** 2)\nclass Relu:\n    def __call__(self,x):\n        x[x<0]=0\n        return x'], 14: ['code', 'fc1 = Linear(1,20)\nfc12=  Linear(20,10)\nfc2=  Linear(10,1)\nrelu= Relu()\n\ncriterion = MSELoss()\nlr = 0.01\nlos = []\n\nfor epoch in range(20000):\n        y_pred1 = relu(fc12(relu(fc1(X))))\n        y_pred  = fc2(y_pred1)\n\n        loss = criterion(y_pred, y)\n        loss.backward()\n        with torch.no_grad():\n            fc1.weights -= lr * fc1.weights.grad\n            fc1.bias -= lr * fc1.bias.grad\n            fc2.weights -= lr * fc2.weights.grad\n            fc2.bias -= lr * fc2.bias.grad   \n            fc12.weights -= lr * fc12.weights.grad\n            fc12.bias -= lr * fc12.bias.grad                       \n        fc1.weights.grad.zero_()\n        fc1.bias.grad.zero_()\n        fc2.weights.grad.zero_()\n        fc2.bias.grad.zero_()\n        fc12.weights.grad.zero_()\n        fc12.bias.grad.zero_()\n        los.append(loss.item())\n        if epoch % 1000 == 0:\n            print(f"Epoch: {epoch} | Loss: {loss.item()}")'], 15: ['code', 'plt.plot(range(len(los)),los)\nplt.title("Loss curve")\nplt.xlabel("Epoch")\nplt.ylabel("Loss value");'], 16: ['code', 'plt.plot(X.detach(),y_pred.detach())\nplt.scatter(X, y,color="r");'], 17: ['markdown', '## 3.2 Алгоритмы оптимизации в `torch.optim`'], 18: ['code', 'import torch.optim as optim\nimport torch.nn as nn'], 19: ['code', 'fc1 = Linear(1,20)\nfc12=  Linear(20,10)\nfc2=  Linear(10,1)\nrelu= Relu()\n\nmodel =  nn.Sequential(fc1,\n         relu,\n         fc12,\n         relu,\n         fc2)\noptim= optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)\ncriterion = MSELoss()\nlos = []\n\nfor epoch in range(20000):\n        y_pred1 = relu(fc12(relu(fc1(X))))\n        y_pred  = fc2(y_pred1)\n\n        loss = criterion(y_pred, y)\n        loss.backward()\n        optim.step()\n        # with torch.no_grad():\n        #     # fc1.weights -= lr * fc1.weights.grad\n        #     # fc1.bias -= lr * fc1.bias.grad\n        #     # fc2.weights -= lr * fc2.weights.grad\n        #     # fc2.bias -= lr * fc2.bias.grad   \n        #     # fc12.weights -= lr * fc12.weights.grad\n        #     # fc12.bias -= lr * fc12.bias.grad  \n        optim.zero_grad()                     \n        # fc1.weights.grad.zero_()\n        # fc1.bias.grad.zero_()\n        # fc2.weights.grad.zero_()\n        # fc2.bias.grad.zero_()\n        # fc12.weights.grad.zero_()\n        # fc12.bias.grad.zero_()\n        \n        los.append(loss.item())\n        if epoch % 1000 == 0:\n            print(f"Epoch: {epoch} | Loss: {loss.item()}")'], 20: ['code', 'plt.plot(X.detach(),y_pred.detach())\nplt.scatter(X, y,color="r");'], 21: ['markdown', '3.2.1 Решить задачу 3.1.1, воспользовавшись оптимизатором `optim.SDG` для применения стохастического градиентого спуска'], 22: ['markdown', '3.2.2 Решить задачу 3.1.2, воспользовавшись оптимизатором `optim.Adam` для применения пакетного градиентого спуска. Вывести график функции потерь в зависимости от номера эпохи. Вывести на одном графике исходные данные и предсказанные значения.'], 23: ['markdown', '## 3.3 Построение сетей при помощи `torch.nn`'], 24: ['code', 'import torch.nn as nn'], 25: ['markdown', '3.3.1 Решить задачу регрессии, соблюдая следующие условия:\n\n1. Оформить нейронную сеть в виде класса - наследника `nn.Module`\n2. При создании сети использовать готовые блоки из `torch.nn`: слои, функции активации, функции потерь и т.д.\n3. Для оптимизации использовать любой алгоритм оптимизации из `torch.optim` '], 26: ['code', 'class mymodel(nn.Module):\n    def __init__(self,n_f):\n        super(mymodel,self).__init__()\n        self.fc1= nn.Linear(n_f,20)\n        self.fc12= nn.Linear(20,30)\n        self.fc2= nn.Linear(30,1)\n        self.relu = nn.ReLU()\n    def __call__(self,x):\n        return self.fc2(self.relu(self.fc12(self.relu(self.fc1(x)))))'], 27: ['code', 'X = torch.linspace(0, 1, 100).view(-1, 1)\ny = torch.sin(2 * np.pi * X) + 0.1 * torch.rand(X.size()) '], 28: ['code', 'import torch.optim as optim'], 29: ['code', '# my= mymodel(1)\nmy = nn.Sequential(\n                nn.Linear(X.shape[1], 20),\n                nn.ReLU(),\n                nn.Linear(20, 30),\n                nn.ReLU(),\n                nn.Linear(30, 1))\nopt= optim.SGD(my.parameters(),lr=0.01)\ncriterion = nn.MSELoss()\nlos = []\n\nfor epoch in range(20000):\n        y_pred = my(X)\n        loss = criterion(y_pred, y)\n        loss.backward()\n        opt.step()\n        opt.zero_grad()                     \n        los.append(loss.item())\n        if epoch % 1000 == 0:\n            print(f"Epoch: {epoch} | Loss: {loss.item()}")'], 30: ['code', 'plt.plot(X.detach(),y_pred.detach())\nplt.scatter(X, y,color="r");'], 31: ['markdown', '3.3.2 Решить задачу регрессии, соблюдая следующие условия:\n\n1. Оформить нейронную сеть в виде объекта `nn.Sequential`\n2. При создании сети использовать готовые блоки из `torch.nn`: слои, функции активации, функции потерь и т.д.\n3. Для оптимизации использовать любой алгоритм оптимизации из `torch.optim` '], 32: ['code', 'X = torch.linspace(0, 1, 100).view(-1, 1)\ny = torch.sin(2 * np.pi * X) + 0.1 * torch.rand(X.size()) '], 33: ['markdown', '## 3.4. Datasets and dataloaders'], 34: ['markdown', 'В библиотеке PyTorch DataLoader является важным компонентом для управления загрузкой данных, который упрощает итерацию по данным во время тренировки нейронных сетей. DataLoader используется для создания сложных и гибких конвейеров загрузки данных, что особенно полезно при работе с большими наборами данных или при выполнении операций, требующих предварительной обработки данных.'], 35: ['markdown', '### Основные функции DataLoader в PyTorch\n#### Батчинг: Автоматически собирает отдельные элементы данных в батчи или пакеты. Это упрощает обработку нескольких образцов одновременно в модели.\n#### Перемешивание: Перемешивает данные перед каждой эпохой обучения, что помогает предотвратить переобучение и гарантирует, что модель не учится определённому порядку представления данных.\n#### Параллельная загрузка: Поддерживает загрузку данных в нескольких потоках с использованием num_workers, что значительно ускоряет предварительную обработку и подачу данных в модель, особенно на многопроцессорных системах.\n#### Автоматическая обработка последнего батча: DataLoader автоматически обрабатывает последний батч, который может быть меньше, если размер набора данных не делится на размер батча.\n#### Интеграция с Dataset: DataLoader тесно интегрирован с абстракцией Dataset, которая предоставляет интерфейс для доступа к данным. Dataset определяет, как загружать и форматировать данные, а DataLoader эффективно подаёт эти данные в модель.'], 36: ['code', 'from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, TensorDataset'], 37: ['code', 'X = torch.linspace(0, 1, 100).view(-1, 1)\ny = torch.sin(2 * np.pi * X) + 0.1 * torch.rand(X.size()) \n\ndataset = TensorDataset(X, y)\ndataloader= DataLoader(dataset,20,shuffle=True)'], 38: ['code', 'my = nn.Sequential(\n                nn.Linear(X.shape[1], 20),\n                nn.ReLU(),\n                nn.Linear(20, 30),\n                nn.ReLU(),\n                nn.Linear(30, 1))\nopt= optim.SGD(my.parameters(),lr=0.01)\ncriterion = nn.MSELoss()\nlos = []\n\nfor epoch in range(1000):\n        for i, (x, y_) in enumerate(dataloader):\n            y_pred = my(x)\n            loss = criterion(y_pred, y_)\n            loss.backward()\n            opt.step()\n            opt.zero_grad()                     \n            los.append(loss.item())\n            print(f"epoch {epoch}--Batch {i}: Loss: {loss.item()}")\n            # if epoch % 1000 == 0:\n            #     print(f"Epoch: {epoch} | Loss: {loss.item()}")'], 39: ['markdown', '3.4.1 Создать датасет, поставляющий данные из задачи 3.1.2. \n\nСоздать `DataLoader` на основе этого датасета и проверить работоспособность.\n\nВоспользовавшись результатами 3.3.1 (или 3.3.2) обучите модель, пользуясь мини-пакетным градиентным спуском с размером пакета (`batch_size`) = 10'], 40: ['code', 'class SinDataset(Dataset):\n  def __init__(self):\n    pass\n\n  def __len__(self):\n    pass\n\n  def __getitem__(self, idx):\n    pass'], 41: ['markdown', '3.4.2 Предсказание цен алмазов\n\n3.4.2.1 Создайте датасет на основе файла diamonds.csv. \n\n1. Удалите все нечисловые столбцы\n2. Целевой столбец (`y`) - `price`\n3. Преобразуйте данные в тензоры корректных размеров\n\n3.4.2.2 Разбейте датасет на обучающий и тестовый датасет при помощи `torch.utils.data.random_split`.\n\n3.4.2.3 Обучите модель для предсказания цен при помощи мини-пакетного градиентного спуска (`batch_size = 256`). \n\n3.4.2.4 Выведите график функции потерь в зависимости от номера эпохи (значение потерь для эпохи рассчитывайте как среднее значение ошибок на каждом батче). Проверьте качество модели на тестовой выборке. \n'], 42: ['code', 'class DiamondsDataset(Dataset):\n  def __init__(self, data):\n    pass\n\n  def __len__(self):\n    pass\n\n  def __getitem__(self, idx):\n    pass'], 43: ['markdown', '3.4.3 Модифицируйте метод `__init__` датасета из 3.4.2 таким образом, чтобы он мог принимать параметр `transform: callable`. Реализуйте класс `DropColsTransform` для удаления нечисловых данных из массива. Реализуйте класс `ToTensorTransorm` для трансформации массива в тензор.'], 44: ['code', 'class DiamondsDataset(Dataset):\n  def __init__(self, data, transform):\n    # ....\n    self.transform = transform\n    # ....\n\n  def __len__(self):\n    pass\n\n  def __getitem__(self, idx):\n    # ...\n    sample = self.X[idx], self.y[idx]\n    if self.transform:\n      sample = self.transform(sample)\n    # ....'], 45: ['code', 'class DropColsTransform:\n  def __init__(self, drop):\n    pass\n  \n  def __call__(self, sample):\n    X, y = sample\n    # <удаление из X столбцов self.drop>\n    return X, y'], 46: ['code', 'class ToTensorTransform:\n  def __call__(self, sample):\n    X, y = sample\n    # <преобразование X и y в тензоры>\n    return X, y'], 47: ['code', 'from torchvision import transforms\n\ndrop = DropColsTransform(drop=[1, 2, 3])\nto_tensor = ToTensorTransform()\ndataset = DiamondsDataset(data, transforms.compose([drop, to_tensor]))\n']}Выполни задания из ноутбука. Строго следуй заданию, не меняй его. Смотри, соотносится ли текущий код с предыдущим.
Assistant: