Курс Python → Тестирование модели в PyTorch
Для того чтобы эффективно оценивать работу нашей модели машинного обучения, необходимо определить метод тестирования. Этот метод позволит нам проверить качество работы модели на тестовом наборе данных и вывести точность предсказаний. Основное отличие метода тестирования от обучения заключается в том, что в процессе тестирования мы используем функцию model.eval(), чтобы перевести модель в режим тестирования. Также важно использовать torch.no_grad(), чтобы отключить вычисление градиента, поскольку во время тестирования обратное распространение не требуется.
Для начала необходимо перевести модель в режим тестирования с помощью функции model.eval(). Это гарантирует, что все слои модели будут работать в режиме тестирования, что может влиять на поведение некоторых слоев, таких как Dropout или BatchNorm. Затем мы используем torch.no_grad(), чтобы временно отключить автоматическое дифференцирование и вычисление градиента. Это позволяет ускорить процесс тестирования, поскольку не нужно хранить градиенты для обновления весов модели.
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
test_loss += loss.item()
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
test_accuracy = correct / total
Наконец, после прохождения всех тестовых данных, мы вычисляем средние потери для всего тестового набора и общую точность предсказаний. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель обучилась и способна предсказывать значения на новых данных. Результаты тестирования помогут нам понять, какие улучшения можно внести в модель для повышения ее эффективности и точности предсказаний.
Другие уроки курса "Python"
- Кортеж в Python: создание, доступ, изменение
- Переопределение метода __rshift__
- Установка пакетов с помощью pip
- Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
- Структурирование именованных констант
- Работа с аргументами командной строки в Python
- Приближение чисел в Python
- Поиск самого частого элемента
- Именованные кортежи в Python
- ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
- Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
- Вложенные генераторы в Python
- Работа с необработанными строками
- Передача словаря через **kwargs
- Enum в Python
- Извлечение чисел из текста
- Изменения в обработке логических значений
- Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
- Оператор continue в Python
- Переопределение оператора % для объектов
- Избегайте ошибку FileNotFoundError
- Генераторы в Python
- Создание словарей с defaultdict
- Гибкие функции Python
- Нахождение пересечения множеств
- Логирование с Logzero
- Создание namedtuple из словаря
- Генераторные выражения и islice.
- Метод get() для словарей
- Метод rxor для операции побитового исключающего «или»
- Мониторинг работы программы Py-spy
- Добавление цвета в консоли
- Поиск email
- Метод count() для списков
- Создание функций с произвольным количеством аргументов
- Colorama: окрашивание текста в Python
- Переопределение метода __eq__
- Списки в Python: основы
- Использование метода lower()
- Подсчет элементов в Python
- Установка и использование библиотеки google
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Взаимодействие с sys
- Numpy: объединение массивов
- Тернарный оператор в Python















