평가 지표 기록하기
성능 지표를 추적하면 모델 성능이 저하되는 시점을 모니터링하고, 높은 정확도를 유지하기 위해 모델을 업데이트할 시기를 결정할 수 있습니다. 여기서는 평가 루프가 완료된 후 지표를 기록해 보겠습니다.
다음 데이터가 미리 로드되어 있습니다:
accelerator는Accelerator의 인스턴스입니다eval_metric은accuracy와f1등의 지표를 담은 딕셔너리입니다num_epochs는 에포크(epoch) 수입니다
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 AI 모델 효율적으로 학습시키기
연습 안내
- 모델의 평가 지표를 기록하는 메서드를 호출하세요.
- 평가 지표로
"accuracy"와"f1"점수를 기록하세요. - 루프 변수
epoch를step매개변수에 전달하여 에포크 번호를 추적하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
accelerator = Accelerator(project_dir=".", log_with="all")
accelerator.init_trackers("my_project")
for epoch in range(num_epochs):
# Training loop is here
# Evaluation loop is here
# Call a method to log metrics
accelerator.log({
# Log accuracy and F1 score as metrics
"accuracy": ____["accuracy"],
"f1": ____["f1"],
# Track the epoch number
}, step=____)
accelerator.end_training()