학습과 평가
이 연습에서는 지금까지 배운 내용을 종합해, 실제 데이터셋인 에티오피아어 MNIST 손글씨 문자에 대해 신경망을 학습하고 평가해 보겠습니다.
ImageClassifier는 PyTorch Lightning으로 구현된 사전 정의 신경망 모델입니다. 특징 추출을 위한 합성곱 층, 비선형성을 도입하는 활성화 함수, 분류를 위한 완전연결 층으로 구성되어 있습니다.
Ethiopic MNIST 데이터셋은 미리 불러와 두었습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch Lightning으로 만드는 확장 가능한 AI 모델
연습 안내
Trainer를 가져오세요.ImageClassifier모델과 트레이너를 정의하세요.- 모델을 학습하세요.
- 검증 세트에서 모델을 평가하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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"])