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LightningModule 소개

첫 번째 LightningModule을 만들어 볼 준비를 하세요! 이 실습에서는 분류 워크플로의 핵심 구조를 설정합니다. 선형 레이어를 정의하고, forward 메서드에서 데이터를 그 레이어에 통과시킨 뒤, training step에서 손실을 계산해 볼 거예요. 이렇게 깔끔한 구조를 갖추면 다양한 모델 실험을 안정적으로 시작할 수 있습니다.

torch와 lightning.pytorch(별칭 pl)는 미리 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

PyTorch Lightning으로 만드는 확장 가능한 AI 모델

강의 보기

연습 안내

  • pl.LightningModule을 상속하는 클래스 LightModel을 정의하세요.
  • 입력 특성 수가 16이고 출력 클래스가 10개라고 가정하고, 입력을 변환할 선형 레이어를 정의하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define the model class
class LightModel(____):
  	# Define a linear layer to transform your input
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer = ____
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)
    def training_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        logits = self(x)
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, y)
        return loss
코드 편집 및 실행