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"
- Функция с **kwargs в Python
- Преобразование текста в речь с Python
- Вывод переменной и строки в Python
- Умножение строк и списков
- Декораторы в Python
- Условное добавление элементов в список
- Работа с итераторами через срезы
- JSON-esque в Python
- Порядок операций в Python
- Взаимодействие с внешними процессами в Python
- Создание новых списков
- Названия столбцов в Python таблицах
- Получение текущего времени в Python
- Работа со списками
- Работа с срезами в Python
- Оператор «not» в Python
- Структуры данных в Python
- Манипуляция формой массива в Numpy
- Функции range() в Python
- Работа с CSV файлами в Python
- Подсчет элементов с помощью Counter
- PUT запрос для обновления данных
- Декораторы с аргументами
- Перебор элементов списка в Python
- Метод radd для пользовательских чисел
- Построение графиков в Matplotlib
- 9 уловок для чистого кода
- Создание инструмента обнаружения плагиата
- Скрытие вывода данных
- Работа с массивами в Python
- Создание и использование ChainMap
- Методы split() и join() — Python строк.
- Виртуальное окружение Python
- Создание словарей и множеств в Python
- Экспорт данных в файл.
- Удаление ресурса в Python
- Методы обработки строк в Python
- Преобразование символов в нижний регистр
- Генераторы списков в Python
- Принципы LSP и ISP в Python
- Проверка однородности элементов списка
- Аннотации типов в Python
- Делегирование в Python
- Проверка наличия элемента в списке
- Работа с модулем random
- Создание веб-приложения с Flask
- Комментарии в Python















