ÎncepețiÎncepe gratuit

Implementarea pasului de antrenament

În acest exercițiu, vei implementa metoda training_step() într-un modul PyTorch Lightning conceput pentru o sarcină de clasificare a imaginilor. Implementarea ta ar trebui să despacheteze un lot de imagini și etichete, să calculeze predicțiile modelului prin pasul forward, să determine pierderea cross-entropy și să înregistreze pierderea de antrenament.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele AI scalabile cu PyTorch Lightning

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Asigură-te că calculezi predicțiile folosind pasul forward.
  • Calculează pierderea cross-entropy.
  • Înregistrează pierderea de antrenament.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

from torch.nn.functional import cross_entropy

def training_step(self, batch, batch_idx):
    x, y = batch
    # Ensure that you compute predictions using the forward pass
    y_hat = ____
    # Calculate the cross entropy loss
    loss = ____
    # Log the loss
    self.____("train_loss", loss)
    return loss
Editează și rulează codul