BaşlayınÜcretsiz başlayın

LightningModule ile tanış

İlk LightningModule'ünü oluşturmaya hazır mısın? Bu uygulamalı egzersizde, bir sınıflandırma iş akışının temel yapısını kuracaksın. Bir doğrusal katman tanımlayacak, forward metodunda veriyi bu katmandan geçirecek ve training_step içinde kaybı (loss) hesaplayacaksın. Bu sade yapı, modellerin üzerinde denemelere başlaman için sağlam bir temel sağlar.

torch ve pl olarak içe aktarılan lightning.pytorch senin için önceden yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • pl.LightningModule'den miras alan bir LightModel sınıfı tanımla.
  • Girdiyi dönüştürecek bir doğrusal katman tanımla; giriş özelliklerinin 16 ve çıkış sınıflarının 10 olduğunu varsay.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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
Kodu Düzenle ve Çalıştır