Treinar e avaliar
Neste exercício, vamos juntar tudo o que aprendemos até agora, treinando e avaliando uma rede neural com um conjunto de dados reais de caracteres MNIST escritos à mão em etíope.
ImageClassifier é um modelo de rede neural pré-definido implementado usando PyTorch Lightning. É composto por camadas convolucionais para extração de características, funções de ativação para introduzir não linearidade e camadas totalmente conectadas para classificação.
O conjunto de dados MNIST em etíope já foi importado pra você.
Este exercício faz parte do curso
Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning
Instruções do exercício
- Importa o arquivo
Trainer. - Defina um modelo e um treinador d
ImageClassifier. - Treine o modelo.
- A gente avalia o modelo no conjunto de validação.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import the Trainer
from lightning.pytorch import ____
# Define ImageClassifier model & trainer and set epoch parameter
model = ____()
trainer = ____(max_epochs=5)
# Train the model
trainer.fit(____, train_loader, val_loader)
# Evaluate the model
val_results = trainer.____(____, val_loader)
print("Validation Accuracy:", val_results[0]["val_acc"])