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Den Validierungsschritt machen

Nachdem wir ein neuronales Netzwerkmodell trainiert haben, müssen wir seine Leistung während des Trainings im Auge behalten. Mit PyTorch Lightning die Methode „ validation_step() “ implementieren, um den Validierungsverlust in jeder Epoche zu berechnen und zu protokollieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

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Anleitung zur Übung

  • Berechne Vorhersagen mit dem Modell für den Eingabebatch.
  • Berechne den Validierungsverlust mit „ F.cross_entropy() “.
  • Speicher den Validierungsverlust mit „ self.log() “ als „ val_loss “.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

import torch.nn.functional as F

def validation_step(self, batch, batch_idx):
    x, y = batch
    # Compute predictions using the model
    preds = ____(x)
    # Calculate validation loss
    loss = F.____(preds, y)
    # Log the validation loss
    self.____('val_loss', loss)
Code bearbeiten und ausführen