ÎncepețiÎncepe gratuit

Evaluează acuratețea modelului cu Torchmetrics

Evaluarea performanței modelului tău este esențială – mai ales când te pregătești să îl pui în producție! Hai să integrăm calculul acurateței cu Torchmetrics direct în validation_step(). Nu uita să înregistrezi rezultatele, ca să poți urmări ușor progresul modelului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă Accuracy din torchmetrics.
  • Instanțiază metrica de acuratețe în interiorul metodei __init__().
  • Calculează acuratețea în validation_step() și înregistreaz-o sub numele 'val_acc'.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import relevant metric
from torchmetrics import ____
import lightning.pytorch as pl

class ClassifierModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Instantiate accuracy metric
        self.accuracy = ____()
    def validation_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        preds = self(x)
        # Calculate accuracy and log it as val_acc
        acc = self.____(preds, y)
        self.log(____, acc)
Editează și rulează codul