Schulung und Bewertung
In dieser Übung bringen wir alles zusammen, was wir bisher gelernt haben, indem wir ein neuronales Netzwerk mit einem echten Datensatz von handgeschriebenen äthiopischen MNIST-Zeichen trainieren und bewerten.
ImageClassifier ist ein vordefiniertes neuronales Netzwerkmodell, das mit PyTorch Lightning gemacht wurde. Es besteht aus Faltungsschichten für die Merkmalsextraktion, Aktivierungsfunktionen für die Einführung von Nichtlinearität und vollständig verbundenen Schichten für die Klassifizierung.
Der äthiopische MNIST-Datensatz wurde schon für dich importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Skalierbare KI-Modelle mit PyTorch Lightning
Anleitung zur Übung
- Importiere die Datei „
Trainer“. - Definier mal das Modell und den Trainer für „
ImageClassifier“. - Trainiere das Modell.
- Das Modell anhand des Validierungssatzes bewerten.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import the Trainer
from lightning.pytorch import ____
# Define ImageClassifier model & trainer and set epoch parameter
model = ____()
trainer = ____(max_epochs=5)
# Train the model
trainer.fit(____, train_loader, val_loader)
# Evaluate the model
val_results = trainer.____(____, val_loader)
print("Validation Accuracy:", val_results[0]["val_acc"])