BaşlayınÜcretsiz başlayın

forward metodunu mükemmelleştirme

__init__ metodunda katmanları kurduktan sonra, forward metodu verinin bu katmanlardan nasıl akacağını belirler. PyTorch Lightning'de bu ayrım, kodunu temiz ve bakımı kolay tutar. Yapıcıyı nasıl yapılandıracağını gördün—şimdi sırada, sınıflandırma mantığının net ve eğitime uygun şekilde optimize edildiğinden emin olarak forward geçişine odaklanmak var. Burada, __init__ içindeki katmanlar senin için zaten tanımlı, bu yüzden yalnızca ileri akışa odaklanabilirsin.

lightning.pytorch ve torch.nn zaten sırasıyla pl ve nn olarak içe aktarılmış durumda.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • ClassifierModel içinde forward metodunu uygula.
  • Gizli katmandan sonra bir ReLU aktivasyonu uygula.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

class ClassifierModel(pl.LightningModule):
  
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.hidden = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.output = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    # Define forward method
    def ____(self, ____):
        # Complete the forward pass
        x = self.hidden(x)
        x = ____(x)
        x = self.output(x)
        return x
Kodu Düzenle ve Çalıştır