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"
- Работа с IP-адресами в Python
- Извлечение статей с newspaper3k
- Обработка ошибки IndexError
- Управление памятью в Python
- Получение идентификатора объекта в памяти
- Создание циклической ссылки
- Переименование файлов в Python
- Список переменных в Python
- Взаимодействие с внешними процессами в Python
- Функции высшего порядка в Python
- Реверс строки в Python
- Область видимости переменных
- Удаление ключей из словаря
- Метод __iand__ для пользовательских классов
- Создание файла с проверкой ошибки
- Удаление URL-адресов в Python
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Путь к интерпретатору Python
- Работа с областями видимости переменных
- Функции any() и all() в Python
- Python Менеджер контекста
- Проверка файла .py на синтаксис.
- Удаление элементов во время итерации
- Транспонирование 2D-массива с помощью zip
- Функции all() и any() в Python
- Срезы в Python
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Импорт модулей в Python 3.12
- Работа с асинхронными задачами в Python
- Concrete Paths в Python
- Блок else в обработке исключений
- Модуль inspect
- Разница между датами
- Управление памятью в numpy.
- Удаление элементов из списка
- Работа с парами ключ-значение
- Умножение строк и списков
- Парсинг веб-страниц с Beautiful Soup
- Метод join() для объединения элементов строки
- Создание веб-приложения с Flask
- Генератор бросков кубиков
- Объединение списков в Python.
- Проверка типов с помощью isinstance
- Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
- Enum в Python: создание и использование перечислений
- Расширение информации об ошибке в Python















