Đánh giá mô hình dự báo
Đến lúc đánh giá rồi! Cùng một mạng LSTM mà bạn đã huấn luyện ở bài trước đã được huấn luyện thêm vài epoch và hiện có sẵn dưới tên net.
Nhiệm vụ của bạn là đánh giá nó trên bộ dữ liệu kiểm tra bằng metric Mean Squared Error (torchmetrics đã được import sẵn). Hãy xem mô hình hoạt động tốt đến đâu!
Bài tập này là một phần của khóa học
Deep Learning nâng cao với PyTorch
Hướng dẫn bài tập
- Định nghĩa metric Mean Squared Error và gán vào
mse. - Truyền chuỗi đầu vào vào
net, và gọi squeeze kết quả trước khi gán vàooutputs. - Tính giá trị cuối cùng của metric kiểm tra và gán vào
test_mse.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Define MSE metric
mse = ____
net.eval()
with torch.no_grad():
for seqs, labels in dataloader_test:
seqs = seqs.view(32, 96, 1)
# Pass seqs to net and squeeze the result
outputs = ____
mse(outputs, labels)
# Compute final metric value
test_mse = ____
print(f"Test MSE: {test_mse}")