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学習と評価

この演習では、これまで練習してきた内容を活用し、手書きのエチオピア文字 MNIST データセットという実世界のデータを使ってニューラルネットワークの学習と評価を行います。

ImageClassifier は、PyTorch Lightning を使って実装された、あらかじめ定義済みのニューラルネットワークモデルです。特徴抽出のための畳み込み層、非線形性を導入する活性化関数、そして分類のための全結合層で構成されています。

エチオピア文字 MNIST データセットは、あらかじめインポートされています。

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

コースを見る

演習の手順

  • Trainer をインポートします。
  • ImageClassifier モデルと trainer を定義します。
  • モデルを学習させます。
  • 検証セットでモデルを評価します。

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 the Trainer
from lightning.pytorch import ____

# Define ImageClassifier model & trainer and set epoch parameter
model = ____()
trainer = ____(max_epochs=5)

# Train the model
trainer.fit(____, train_loader, val_loader)

# Evaluate the model
val_results = trainer.____(____, val_loader)
print("Validation Accuracy:", val_results[0]["val_acc"])
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