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Evaluation loop लिखना

इस अभ्यास में, आप वैलिडेशन लॉस निकालने के लिए एक evaluation loop लिखेंगे। Evaluation loop की संरचना training loop जैसी होती है, लेकिन इसमें gradient की गणनाएँ या weight updates नहीं होते.

model, validationloader, और loss फंक्शन criterion पहले से परिभाषित हैं ताकि वे prediction, data लोडिंग, और loss कैलकुलेशन संभाल सकें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PyTorch के साथ Deep Learning परिचय

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

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# Set the model to evaluation mode
____
validation_loss = 0.0

with torch.no_grad():
  
  for features, labels in validationloader:
    
      outputs = model(features)
      loss = criterion(outputs, labels)
      
      # Sum the current loss to the validation_loss variable
      validation_loss += ____
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