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Escrevendo o loop de avaliação

Neste exercício, você escreverá um loop de avaliação para calcular a perda de 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 previsões, carregamento de dados e cálculo de perda.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à aprendizagem profunda com PyTorch

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo 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 += ____
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