เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

เขียน Evaluation Loop

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะเขียน evaluation loop เพื่อคำนวณ validation loss โดย evaluation loop มีโครงสร้างคล้ายกับ training loop แต่ไม่มีการคำนวณ gradient หรืออัปเดตค่าน้ำหนัก

model, validationloader และฟังก์ชัน loss criterion ได้ถูกกำหนดไว้แล้ว เพื่อใช้ในการทำนาย โหลดข้อมูล และคำนวณ loss

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Deep Learning เบื้องต้นด้วย PyTorch

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Set the model to evaluation mode
____
validation_loss = 0.0

with torch.no_grad():
  
  for features, labels in validationloader:
    
      outputs = model(features)
      loss = criterion(outputs, labels)
      
      # Sum the current loss to the validation_loss variable
      validation_loss += ____
แก้ไขและรันโค้ด