เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

เริ่มต้นกับ LightningModule

มาสร้าง LightningModule แรกกันเลย! ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะวางโครงสร้างหลักของ classification workflow โดยกำหนด linear layer ส่งข้อมูลผ่าน forward method และคำนวณ loss ใน training step โครงสร้างที่ชัดเจนนี้จะเป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการทดลองกับโมเดลของคุณต่อไป

torch และ lightning.pytorch ซึ่ง import มาในชื่อ pl ได้ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

AI Models แบบ Scalable ด้วย PyTorch Lightning

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนด class LightModel ที่สืบทอดมาจาก pl.LightningModule.
  • กำหนด linear layer สำหรับแปลงข้อมูล input โดยกำหนดให้ input มี 16 features และมี 10 output classes.

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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
แก้ไขและรันโค้ด