LoslegenKostenlos loslegen

Modellgenauigkeit mit Torchmetrics checken

Es ist super wichtig, zu checken, wie gut dein Modell funktioniert – vor allem, wenn du es für den Einsatz vorbereitest! Lass uns die Genauigkeitsberechnung mit Torchmetrics direkt in validation_step() einbauen. Vergiss nicht, die Ergebnisse zu protokollieren, damit du den Fortschritt deines Modells ganz einfach verfolgen kannst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Importiere Accuracy aus torchmetrics.
  • Instanziere die Genauigkeitsmetrik in „ __init__() “.
  • Berechne die Genauigkeit in „ validation_step() “ und speicher sie als „ 'val_acc' “.

Interaktive Übung

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

# Import relevant metric
from torchmetrics import ____
import lightning.pytorch as pl

class ClassifierModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Instantiate accuracy metric
        self.accuracy = ____()
    def validation_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        preds = self(x)
        # Calculate accuracy and log it as val_acc
        acc = self.____(preds, y)
        self.log(____, acc)
Code bearbeiten und ausführen