НачатьНачать бесплатно

Оценка точности модели с помощью Torchmetrics

Оценка качества модели — важный шаг, особенно перед её развёртыванием! Давайте добавим вычисление точности с помощью Torchmetrics прямо в метод validation_step(). Не забудьте записать результаты в журнал, чтобы удобно отслеживать прогресс модели.

Это упражнение является частью курса

Масштабируемые модели ИИ с PyTorch Lightning

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте Accuracy из torchmetrics.
  • Создайте экземпляр метрики точности внутри __init__().
  • Вычислите точность в validation_step() и запишите её в журнал под именем 'val_acc'.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)
Редактировать и запускать код