Torchmetrics kullanarak model doğruluğunu değerlendir
Modelinin ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek çok önemlidir — özellikle de dağıtıma hazırlarken! Hadi Torchmetrics ile doğruluk hesabını doğrudan validation_step() içine düzgünce entegre edelim. Sonuçları kaydetmeyi unutma ki modelinin ilerlemesini kolayca izleyebilesin.
Bu egzersiz
PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
torchmetricsiçindenAccuracysınıfını içe aktar.- Doğruluk metriğini
__init__()içinde örnekle. - Doğruluğu
validation_step()içinde hesapla ve'val_acc'olarak logla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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)