Configurarea optimizatorului
Acum că avem logica de antrenament definită, trebuie să specificăm cum să optimizăm parametrii modelului.
În acest exercițiu, vei completa metoda configure_optimizers dintr-un modul PyTorch Lightning folosit pentru clasificarea imaginilor. Scopul tău este să configurezi un optimizator care va actualiza parametrii modelului în timpul antrenamentului. Pentru aceasta, vei folosi optimizatorul Adam cu o rată de învățare de 1e-3.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un optimizator Adam folosind parametrii modelului și setează rata de învățare la
1e-3.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
import torch
def configure_optimizers(self):
# Create an Adam optimizer for model parameters
optimizer = ____
return optimizer