1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Deep Learning intermediar cu PyTorch
Connected

exercițiu

Evaluarea modelului

Acum că bucla de antrenament este gata, ai antrenat modelul timp de 1000 de epoci — acesta îți este disponibil sub numele net. Ai configurat și un test_dataloader exact în același mod în care ai creat train_dataloader anterior—doar că de data aceasta citește datele din directorul de testare, nu din cel de antrenament.

Poți evalua acum modelul pe datele de testare. Pentru asta, va trebui să scrii bucla de evaluare care să itereze peste loturile de date de testare, să obțină predicțiile modelului pentru fiecare lot și să calculeze scorul de acuratețe. Să începem!

Instrucțiuni

100 XP
  • Configurează metrica de evaluare ca Accuracy pentru clasificare binară și asign-o variabilei acc.
  • Pentru fiecare lot de date de testare, obține rezultatele modelului și asign-le variabilei outputs.
  • După buclă, calculează acuratețea totală pe setul de testare și asign-o variabilei test_accuracy.