Đánh giá độ chính xác của mô hình với Torchmetrics
Đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình là rất quan trọng — đặc biệt khi bạn chuẩn bị đưa mô hình vào triển khai! Hãy tích hợp mượt mà việc tính độ chính xác bằng Torchmetrics ngay trong validation_step(). Đừng quên ghi log kết quả để bạn có thể dễ dàng theo dõi tiến trình của mô hình.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình AI có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning
Hướng dẫn bài tập
- Import
Accuracytừtorchmetrics. - Khởi tạo metric accuracy bên trong
__init__(). - Tính accuracy trong
validation_step()và ghi log với khóa'val_acc'.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import relevant metric
from torchmetrics import ____
import lightning.pytorch as pl
class ClassifierModel(pl.LightningModule):
def __init__(self):
super().__init__()
# Instantiate accuracy metric
self.accuracy = ____()
def validation_step(self, batch, batch_idx):
x, y = batch
preds = self(x)
# Calculate accuracy and log it as val_acc
acc = self.____(preds, y)
self.log(____, acc)