ÎncepețiÎncepe gratuit

Introducere în LightningModule

Pregătește-te să construiești primul tău LightningModule! În acest exercițiu practic, vei configura structura de bază a unui flux de lucru pentru clasificare. Vei defini un strat liniar, vei transmite datele prin metoda forward și vei calcula funcția de pierdere în pasul de antrenament. Această structură clară îți oferă o bază solidă pentru a experimenta cu propriile modele.

Bibliotecile torch și lightning.pytorch, importată ca pl, au fost preîncărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Definește o clasă LightModel care moștenește din pl.LightningModule.
  • Definește un strat liniar care să transforme datele de intrare, presupunând că există 16 caracteristici de intrare și 10 clase de ieșire.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Define the model class
class LightModel(____):
  	# Define a linear layer to transform your input
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer = ____
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)
    def training_step(self, batch, batch_idx):
        x, y = batch
        logits = self(x)
        loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, y)
        return loss
Editează și rulează codul