検証ステップの実装
ニューラルネットワークモデルの学習が終わったら、学習中のパフォーマンスを監視する必要があります。PyTorch Lightning を使って validation_step() メソッドを実装し、各エポックで検証損失を計算してログに記録しましょう。
この演習はコースの一部です
PyTorch Lightning によるスケーラブルな AI モデルの構築
演習の手順
- 入力バッチに対してモデルで予測を計算します。
F.cross_entropy()を使って検証損失を計算します。self.log()を使って検証損失をval_lossとして記録します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
import torch.nn.functional as F
def validation_step(self, batch, batch_idx):
x, y = batch
# Compute predictions using the model
preds = ____(x)
# Calculate validation loss
loss = F.____(preds, y)
# Log the validation loss
self.____('val_loss', loss)