ComeçarComece de graça

Como escrever o loop de avaliação

Neste exercício, você deve escrever um loop de avaliação para calcular a perda na validação. O loop de avaliação segue uma estrutura semelhante à do loop de treinamento, mas sem cálculos de gradiente ou atualizações de peso.

model, validationloader e a função de perda criterion já foram definidos para lidar com as previsões, o carregamento de dados e o cálculo da perda.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Aprendizado Profundo com o PyTorch

Ver curso

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Set the model to evaluation mode
____
validation_loss = 0.0

with torch.no_grad():
  
  for features, labels in validationloader:
    
      outputs = model(features)
      loss = criterion(outputs, labels)
      
      # Sum the current loss to the validation_loss variable
      validation_loss += ____
Editar e executar o código