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Pouvez-vous écrire le code Python pour construire et entraîner un réseau neuronal
gpt
Il existe des bibliothèques d'apprentissage profond qui peuvent nous aider à écrire un code propre et efficace. Nous utilisons [Pytorch](https://pytorch.org/) dans notre exemple.

Pour installer la dernière version de Pytorch, exécutez la commande suivante dans votre terminal.
```
pip3 install torch
```

Voici un script d'exemple pour construire et entraîner un réseau neuronal en utilisant Pytorch. Le pipeline de base est le suivant.
Préparez les données d'entraînement et de test.
Définissez le réseau neuronal, la fonction de perte et l'optimiseur.
Entraînez le réseau neuronal en utilisant l'ensemble de données d'entraînement pendant plusieurs époques.
Testez le réseau neuronal entraîné sur l'ensemble de test pour faire des prédictions sur des exemples inconnus.

```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# Préparez l'ensemble de données
# Définissez les données d'entraînement
X_train = torch.tensor([[0,0],[2,1],[1,0],[5,5]], dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor([[0],[1],[1],[0]], dtype=torch.float32)

# Définissez les données de test
X_test = torch.tensor([[6,6],[-1,1],[1,1],[0,7]], dtype=torch.float32)
y_test = torch.tensor([[0],[1],[0],[1]], dtype=torch.float32)


class Network(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # Transformation linéaire des entrées vers la couche cachée
        self.hidden = nn.Linear(2, 4)

        # Couche de sortie, 1 unité
        self.output = nn.Linear(4, 1)

        # Définir l'activation sigmoïde
        self.sigmoid = nn.Sigmoid() 

    def forward(self, x):
        # Passez le tenseur d'entrée à travers chacune de nos opérations
        x = self.hidden(x)
        x = self.sigmoid(x)
        x = self.output(x)
        X = self.sigmoid(x)

        return x

# Instanciez le réseau neuronal
model = Network()

# Définissez la fonction de perte et l'optimiseur
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# Entraînez le réseau neuronal
for epoch in range(5):
    # Réinitialise les gradients accumulés à partir du lot/étape précédent du modèle
    optimizer.zero_grad()
    # Calcule la sortie en utilisant les paramètres actuels du réseau neuronal
    outputs = model(X_train)
    # Calcule la perte en comparant les sorties prédites et les étiquettes réelles
    loss = criterion(outputs, y_train)
    # Effectue la rétropropagation
    loss.backward()
    # Met à jour les poids de notre réseau neuronal en fonction des résultats de la rétropropagation
    optimizer.step()

# Évaluez les performances du réseau neuronal sur l'ensemble de données de test
# Nous n'avons pas besoin de conserver les informations de gradient pendant l'inférence
with torch.no_grad():
    outputs = model(X_test)
    predicted = (outputs > 0.5).float()
    accuracy = (predicted == y_test).float().mean()

print(f"Précision : {accuracy.item()*100:.2f}%")
```