1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. PyTorchによる中級ディープラーニング
Connected

演習

マルチ出力モデルの評価

この演習では、マルチ出力モデルの評価を練習します。アルファベットと文字を予測するモデルを入力として受け取り、評価ループを実行して、2つのタスクにおけるモデルの正解率を表示する evaluate_model() 関数を作成してください。

関数は dataloader_test にアクセスできると仮定してかまいません。次のインポートはすでに実行済みです。

import torch
from torchmetrics import Accuracy

evaluate_model() を実装したら、次の演習でそれを使います！

指示1 / 3

undefined XP
    1
    2
    3
  • 2つの出力（アルファベットと文字）に対して、それぞれ適切なクラス数を指定したマルチクラスの Accuracy() メトリックを acc_alpha と acc_char として定義してください（このデータセットにはアルファベットが 30 クラス、文字が 964 クラスあります）。