Torchmetrics を使ってモデルの正解率を評価する
モデルの性能を評価することは、特にデプロイに向けた準備段階で非常に重要です。ここでは Torchmetrics を使った正解率の計算を validation_step() にスムーズに組み込みましょう。結果をログに記録しておくことも忘れないでください。そうすることで、モデルの進捗を簡単に確認できます。
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
torchmetricsからAccuracyをインポートします。__init__()内で正解率の指標をインスタンス化します。validation_step()内で正解率を計算し、'val_acc'としてログに記録します。
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 relevant metric
from torchmetrics import ____
import lightning.pytorch as pl
class ClassifierModel(pl.LightningModule):
def __init__(self):
super().__init__()
# Instantiate accuracy metric
self.accuracy = ____()
def validation_step(self, batch, batch_idx):
x, y = batch
preds = self(x)
# Calculate accuracy and log it as val_acc
acc = self.____(preds, y)
self.log(____, acc)