ÎncepețiÎncepe gratuit

Implementarea pasului de validare

După antrenarea unui model de rețea neuronală, trebuie să îi monitorizăm performanța în timpul antrenamentului. Folosind PyTorch Lightning, implementează metoda validation_step() pentru a calcula și înregistra pierderea de validare la fiecare epocă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează predicțiile aplicând modelul pe lotul de intrare.
  • Calculează pierderea de validare folosind F.cross_entropy().
  • Înregistrează pierderea de validare cu self.log() sub numele val_loss.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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)
Editează și rulează codul