Avaliação de modelos de previsão

É hora da avaliação! A mesma rede LSTM que você treinou no exercício anterior foi treinada para você por mais algumas épocas e está disponível em net.

Sua tarefa é avaliá-lo em um conjunto de dados de teste usando a métrica Mean Squared Error (torchmetrics já foi importado para você). Vamos ver se o modelo está indo bem!

Este exercício faz parte do curso

Aprendizagem profunda intermediária com PyTorch

Instruções do exercício

Defina a métrica de erro quadrático médio e atribua-a a mse.
Passe a sequência de entrada para net e comprima o resultado antes de você atribuí-lo a outputs.
Calcule o valor final da métrica de teste atribuindo-o a test_mse.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Define MSE metric
mse = ____

net.eval()
with torch.no_grad():
    for seqs, labels in dataloader_test:
        seqs = seqs.view(32, 96, 1)
        # Pass seqs to net and squeeze the result
        outputs = ____
        mse(outputs, labels)

# Compute final metric value
test_mse = ____
print(f"Test MSE: {test_mse}")

Editar e executar o código

Este exercício faz parte do curso

Aprendizagem profunda intermediária com PyTorch

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Iniciar curso de graça

Saiba como treinar redes neurais de forma robusta. Neste capítulo, você usará a programação orientada a objetos para definir conjuntos de dados e modelos do PyTorch e atualizar seus conhecimentos sobre treinamento e avaliação de redes neurais. Você também se familiarizará com diferentes otimizadores e, por fim, se familiarizará com várias técnicas que ajudam a atenuar os problemas de gradientes instáveis tão onipresentes no treinamento de redes neurais.

Exercise 1: PyTorch e programação orientada a objetos Exercise 2: Conjunto de dados do PyTorch Exercise 3: DataLoader do PyTorch Exercise 4: Modelo do PyTorch Exercise 5: Otimizadores, treinamento e avaliação Exercise 6: Loop de treinamento Exercise 7: Otimizadores Exercise 8: Avaliação do modelo Exercise 9: Desaparecimento e explosão de gradientes Exercise 10: Inicialização e ativação Exercise 11: Ativações: ReLU vs. ELU Exercise 12: Normalização em lote

Treine redes neurais para resolver tarefas de classificação de imagens. Neste capítulo, você aprenderá a lidar com dados de imagem no PyTorch e a se familiarizar com as redes neurais convolucionais (CNNs). Você praticará o treinamento e a avaliação de um classificador de imagens enquanto aprende a melhorar o desempenho do modelo com o aumento de dados.

Exercise 1: Manipulação de imagens com o PyTorch Exercise 2: Conjunto de dados de imagem Exercise 3: Aumento de dados Exercise 4: Aumento de dados no PyTorch Exercise 5: Redes neurais convolucionais Exercise 6: A camada convolucional Exercise 7: Criação de redes convolucionais Exercise 8: Treinamento de classificadores de imagens Exercise 9: Escolha de aumentos Exercise 10: Conjunto de dados com aumentos Exercise 11: Loop de treinamento do classificador de imagem Exercise 12: Avaliação de classificadores de imagens Exercise 13: Avaliação de modelos multiclasse Exercise 14: Análise de métricas por classe

Crie e treine redes neurais recorrentes (RNNs) para processar dados sequenciais, como séries temporais, texto ou áudio. Você aprenderá sobre as duas arquiteturas recorrentes mais populares, as redes de memória de curto e longo prazo (LSTM) e de unidade recorrente fechada (GRU), além de como preparar dados sequenciais para o treinamento do modelo. Você praticará suas habilidades treinando e avaliando um modelo recorrente para prever o consumo de eletricidade.

Exercise 1: Manipulação de sequências com o PyTorch Exercise 2: Geração de sequências Exercise 3: Conjunto de dados sequenciais Exercise 4: Redes neurais recorrentes Exercise 5: Arquiteturas sequenciais Exercise 6: Criação de um RNN de previsão Exercise 7: Células LSTM e GRU Exercise 8: RNN vs. LSTM vs. GRU Exercise 9: Rede LSTM Exercise 10: Rede GRU Exercise 11: Treinamento e avaliação de RNNs Exercise 12: Ciclo de treinamento de RNN Exercise 13: Avaliação de modelos de previsão

Exercício atual

Crie modelos com várias entradas e saídas, demonstrando como eles podem lidar com tarefas que exigem mais de uma entrada ou geram várias saídas. Você explorará como projetar e treinar esses modelos usando o PyTorch e se aprofundará no tópico crucial da ponderação de perdas em modelos com várias saídas. Isso envolve entender como equilibrar a importância de diferentes tarefas ao treinar um modelo para executar várias tarefas simultaneamente.

Exercise 1: Modelos de várias entradas Exercise 2: Conjunto de dados de duas entradas Exercise 3: Modelo de duas entradas Exercise 4: Treinamento do modelo de duas entradas Exercise 5: Modelos de várias saídas Exercise 6: Conjunto de dados e DataLoader de duas saídas Exercise 7: Arquitetura do modelo de duas saídas Exercise 8: Treinamento de modelos de várias saídas Exercise 9: Avaliação de modelos de várias saídas e ponderação de perdas Exercise 10: Avaliação do modelo de várias saídas Exercise 11: Ponderação de perdas Exercise 12: Resumo