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Bucle de entrenamiento del clasificador de imágenes

Es hora de entrenar el clasificador de imágenes. Vas a utilizar el Net que has definido antes y lo vas a entrenar para que distinga entre siete tipos de nubes.

Para definir la pérdida y el optimizador, tienes que utilizar funciones de torch.nn y torch.optim, importadas para ti como nn y optim, respectivamente. No hay que cambiar nada en el bucle de entrenamiento en sí: es exactamente igual que los que escribiste antes, con alguna lógica más para imprimir la pérdida durante el entrenamiento.

Este ejercicio forma parte del curso

Aprendizaje profundo intermedio con PyTorch

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Instrucciones del ejercicio

  • Define el modelo mediante tu clase Net con num_classes establecido en 7 y asígnalo a net.
  • Define la función de pérdida como pérdida de entropía cruzada y asígnala a criterion.
  • Define el optimizador como Adam, pásale los parámetros del modelo y la tasa de aprendizaje de 0.001 y asígnalo a optimizer.
  • Inicia el bucle for de entrenamiento e itera por el entrenamiento images y labels de dataloader_train.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Define the model
____ = ____
# Define the loss function
____ = ____
# Define the optimizer
____ = ____

for epoch in range(3):
    running_loss = 0.0
    # Iterate over training batches
    ____
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    
    epoch_loss = running_loss / len(dataloader_train)
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {epoch_loss:.4f}")
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