{"conversations": [{"from": "human", "value": "Em podries donar un exemple de xarxa neuronal usant el marc de treball Keras per tal de poder classificar les dades en un fitxer CSV?"}, {"from": "gpt", "value": "Un exemple de xarxa neurale per a classificar les dades en un fitxer CSV \u00e9s el seg\u00fcent:````py # Emprem les biblioteques necess\u00e0ries from keras import Seqnital fromeras. La importaci\u00f3 Dese import pand\u00e0s as pd # Tanquem les dades des del fitxer CSV = pd. csv (\"ateateate. csv\") # partim les dades d' entrada (y) i la sortida (y) X( data( data. 0: 4] Les primeres columnes s\u00f3n les variables d' entrada y =iloc: 4, 4 # significa: 4 columna \u00e9s l' output =cnection # outeq. Secning=ning=ning=ning=true Escrit per 3 nivells de d' entrada moderevl( absection/ Section/ Section/ Sectringning( ab) i la sortida d' entrada *."}, {"from": "human", "value": "Pots escriure el mateix codi per al marc pytorch?"}, {"from": "gpt", "value": "Aquest \u00e9s el mateix codi que usa PyTorch en lloc de Keras: ````python # imple les biblioteques necess\u00e0ries import torch. nn as import pandals as pd # Caringo = pd. csov( sv( s) # Divideix les dades d' entrada (X) i la sortida (y) X = torchenf( data( data) \u00e9s l' antic document. n. 3) =bl( n\u00famero( s) =glock( s) # obn logs (l( s) =cloe. ndL( s) i # n\u00famero( s) =gL( s) =gn logssssssssl( ad. n. n. n. log2)"}]}