ComeçarComece de graça

Fazendo a etapa de validação

Depois de treinar um modelo de rede neural, precisamos monitorar seu desempenho durante o treinamento. Usando o PyTorch Lightning, implementa o método “ validation_step() ” para calcular e registrar a perda de validação em cada época.

Este exercício faz parte do curso

Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning

Ver curso

Instruções do exercício

  • Calcule as previsões usando o modelo no lote de entrada.
  • Calcule a perda de validação usando F.cross_entropy().
  • Registra a perda de validação com self.log() como val_loss.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

import torch.nn.functional as F

def validation_step(self, batch, batch_idx):
    x, y = batch
    # Compute predictions using the model
    preds = ____(x)
    # Calculate validation loss
    loss = F.____(preds, y)
    # Log the validation loss
    self.____('val_loss', loss)
Editar e executar o código