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
PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
pl.LightningModule'den miras alan birLightModelsınıfı tanımla.- Girdiyi dönüştürecek bir doğrusal katman tanımla; giriş özelliklerinin 16 ve çıkış sınıflarının 10 olduğunu varsay.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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