ÎncepețiÎncepe gratuit

Antrenament și evaluare

În acest exercițiu, vom pune laolaltă tot ce am exersat până acum, antrenând și evaluând o rețea neuronală pe setul de date real al caracterelor etiopiene MNIST scrise de mână.

ImageClassifier este un model de rețea neuronală predefinit, implementat cu PyTorch Lightning. Acesta include straturi convoluționale pentru extragerea caracteristicilor, funcții de activare pentru introducerea neliniarității și straturi complet conectate pentru clasificare.

Setul de date Ethiopic MNIST a fost importat în prealabil pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă Trainer.
  • Definește modelul ImageClassifier și trainerul.
  • Antrenează modelul.
  • Evaluează modelul pe setul de validare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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"])
Editează și rulează codul