Formación y evaluación
En este ejercicio, reuniremos todo lo que hemos practicado hasta ahora, entrenando y evaluando una red neuronal con el conjunto de datos reales de caracteres MNIST escritos a mano en Etiopía.
ImageClassifier es un modelo de red neuronal predefinido implementado con PyTorch Lightning. Consiste en capas convolucionales para la extracción de características, funciones de activación para introducir no linealidad y capas totalmente conectadas para la clasificación.
El conjunto de datos MNIST etíope se ha importado previamente para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos de IA escalables con PyTorch Lightning
Instrucciones del ejercicio
- Importa el archivo
Trainer. - Define un modelo y un entrenador de
ImageClassifier. - Entrena el modelo.
- Evalúa el modelo en el conjunto de validación.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# 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"])