검증 단계 구현하기
신경망 모델을 학습한 후에는 학습 중 성능을 지속해서 모니터링해야 합니다. PyTorch Lightning을 사용해 validation_step() 메서드를 구현하여 각 epoch마다 검증 손실을 계산하고 로그로 기록하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch Lightning으로 만드는 확장 가능한 AI 모델
연습 안내
- 입력 배치에 대해 모델을 사용해 예측을 계산하세요.
F.cross_entropy()를 사용해 검증 손실을 계산하세요.self.log()로val_loss라는 이름으로 검증 손실을 기록하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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)