НачатьНачать бесплатно

Реализация шага обучения

В этом упражнении вы реализуете метод training_step() в модуле PyTorch Lightning, предназначенном для задачи классификации изображений. Ваша реализация должна распаковывать батч изображений и меток, вычислять предсказания модели через прямой проход, рассчитывать перекрёстную энтропию и записывать значение потерь при обучении.

Это упражнение является частью курса

Масштабируемые модели ИИ с PyTorch Lightning

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Убедитесь, что предсказания вычисляются через прямой проход.
  • Вычислите перекрёстную энтропию.
  • Запишите значение потерь при обучении.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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
Редактировать и запускать код