옵티마이저 구성하기
이제 학습 로직을 마련했으니, 모델의 파라미터를 어떻게 최적화할지 지정해야 합니다.
이 연습 문제에서는 이미지 분류 작업에 사용하는 PyTorch Lightning 모듈 안의 configure_optimizers 메서드를 완성하겠습니다. 목표는 학습 중에 모델 파라미터를 업데이트할 옵티마이저를 설정하는 것입니다. 이를 위해 학습률을 1e-3으로 설정한 Adam 옵티마이저를 사용하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch Lightning으로 만드는 확장 가능한 AI 모델
연습 안내
- 모델의 파라미터를 사용해 Adam 옵티마이저를 만들고, 학습률을
1e-3으로 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
import torch
def configure_optimizers(self):
# Create an Adam optimizer for model parameters
optimizer = ____
return optimizer