Upload 3 files

README.md

@@ -1,3 +1,75 @@
----
-license: mit
----
+# 🏠 Mô hình Wide & Deep Neural Network - Dự đoán Giá Nhà California
+
+## 📝 Mô tả
+
+Đây là một mô hình **Wide & Deep Neural Network** được huấn luyện trên tập dữ liệu **California Housing** để dự đoán giá nhà trung bình (`MedHouseVal`). Mô hình được xây dựng bằng **PyTorch**, dựa trên kiến trúc trong cuốn *Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow* của **Aurélien Géron**.
+
+## 📌 Nhiệm vụ
+
+Dự đoán giá nhà dựa trên dữ liệu bảng (tabular regression) với 8 đặc trưng đầu vào.
+
+## 📥 Đầu vào
+
+- **Số chiều**: `[batch_size, 8]`  
+- **Kiểu dữ liệu**: `torch.FloatTensor`  
+- **Các đặc trưng đầu vào**:
+  - `'MedInc'` – Thu nhập trung vị
+  - `'HouseAge'` – Tuổi trung bình của căn nhà
+  - `'AveRooms'` – Số phòng trung bình
+  - `'AveBedrms'` – Số phòng ngủ trung bình
+  - `'Population'` – Dân số
+  - `'AveOccup'` – Số người trung bình trên mỗi hộ
+  - `'Latitude'` – Vĩ độ
+  - `'Longitude'` – Kinh độ
+
+## 📤 Đầu ra
+
+- **Kiểu**: `torch.FloatTensor` có shape `[batch_size, 1]`  
+- **Ý nghĩa**: Giá nhà trung bình dự đoán (giá trị thực).
+
+## 🧪 Cách sử dụng mô hình
+
+Dưới đây là ví dụ về cách sử dụng mô hình với dữ liệu đầu vào giả lập:
+
+```python
+import torch
+import torch.nn as nn
+from huggingface_hub import PyTorchModelHubMixin
+
+# Tạo dữ liệu đầu vào giả lập (batch 1, 8 features)
+x_input = torch.randn(1, 8)
+print("Mock input:")
+print(x_input)
+
+# Định nghĩa mô hình Wide & Deep Neural Network
+class WideAndDeepNet(nn.Module, PyTorchModelHubMixin):
+    def __init__(self):
+        super().__init__()
+        self.hidden1 = nn.Linear(6, 30)
+        self.hidden2 = nn.Linear(30, 30)
+        self.main_head = nn.Linear(35, 1)
+        self.aux_head = nn.Linear(30, 1)
+        self.main_loss_fn = nn.MSELoss(reduction='sum')
+        self.aux_loss_fn = nn.MSELoss(reduction='sum')
+
+    def forward(self, input_wide, input_deep, label=None):
+        act = torch.relu(self.hidden1(input_deep))
+        act = torch.relu(self.hidden2(act))
+        concat = torch.cat([input_wide, act], dim=1)
+        main_output = self.main_head(concat)
+        aux_output = self.aux_head(act)
+        if label is not None:
+            main_loss = self.main_loss_fn(main_output.squeeze(), label)
+            aux_loss = self.aux_loss_fn(aux_output.squeeze(), label)
+        return WideAndDeepNetOutput(main_output=main_output, aux_output=aux_output)
+
+# Tải mô hình từ Hugging Face Hub
+model = WideAndDeepNet.from_pretrained("sadhaklal/wide-and-deep-net-california-housing-v3")
+model.eval()
+
+# Dự đoán với mô hình
+with torch.no_grad():
+    prediction = model(x_input)
+
+print(f"Giá nhà dự đoán (mock input): {prediction.item():.3f}")
+```

gitattributes

@@ -0,0 +1,35 @@
+*.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ftz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.gz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.h5 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npy filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.npz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.onnx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.ot filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.parquet filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pb filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pickle filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pkl filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.pth filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.rar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.xz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+*tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:78354917b85970dac203b2de54d5e84e1ff4e62aa45b4a80052d9b532a7fe049
+size 5396