Huấn luyện và đánh giá
Trong bài tập này, bạn sẽ tổng hợp mọi thứ đã thực hành đến giờ bằng cách huấn luyện và đánh giá một mạng nơ-ron trên bộ dữ liệu thực tế gồm các ký tự viết tay Ethiopic MNIST.
ImageClassifier là một mô hình mạng nơ-ron được định nghĩa sẵn bằng PyTorch Lightning. Mô hình gồm các tầng tích chập để trích xuất đặc trưng, các hàm kích hoạt để đưa tính phi tuyến, và các tầng kết nối đầy đủ để phân loại.
Bộ dữ liệu Ethiopic MNIST đã được nhập sẵn cho bạn.
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
Trainer. - Định nghĩa mô hình
ImageClassifiervà trainer. - Huấn luyện mô hình.
- Đánh giá mô hình trên tập validation.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import the Trainer
from lightning.pytorch import ____
# Define ImageClassifier model & trainer and set epoch parameter
model = ____()
trainer = ____(max_epochs=5)
# Train the model
trainer.fit(____, train_loader, val_loader)
# Evaluate the model
val_results = trainer.____(____, val_loader)
print("Validation Accuracy:", val_results[0]["val_acc"])