शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

Optimizers

अब समय है यह देखने का कि आप अपने मॉडल को ट्रेन करने के लिए किन-किन optimizers का इस्तेमाल कर सकते हैं.

आपके लिए train_model(optimizer, net, num_epochs) नाम का एक कस्टम फंक्शन दिया गया है. यह optimizer, मॉडल और epochs की संख्या को इनपुट के रूप में लेता है, training loops चलाता है, और अंत में training loss प्रिंट करता है.

आइए train_model() का उपयोग करके अलग-अलग optimizers के साथ कुछ छोटी ट्रेनिंग्स चलाएँ और उनके नतीजों की तुलना करें!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Deep Learning with PyTorch

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

import torch.optim as optim

net = Net()

# Define the SGD optimizer
optimizer = optim.____(net.parameters(), lr=0.001)

train_model(
    optimizer=optimizer,
    net=net,
    num_epochs=10,
)
कोड संपादित करें और चलाएँ