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
PyTorch Lightning ile Ölçeklenebilir AI Modelleri
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
ClassifierModeliçindeforwardmetodunu uygula.- Gizli katmandan sonra bir ReLU aktivasyonu uygula.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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