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"
- Активация Matplotlib в Jupyter
- Работа с базами данных SQLite
- Многопоточность в Python
- Метод join() для объединения элементов строки
- Настройка Cron
- Объединение множеств в Python
- Декоратор Property в Python
- Профилирование данных с Pandas
- Работа с каталогами в Python
- Bootle — простой веб-фреймворк
- Метод split() в Python
- Область видимости переменных в Python
- Утечки переменных цикла в Python 3.x
- Подписка на SelectelNews в Twitter
- Основные методы NumPy
- Поиск кода
- Тип CodeType в Python.
- Получение имени функции с помощью inspect
- Обновление ключей в Python
- Модуль Operator в Python
- Блок else в циклах.
- Pretty-printing JSON в Python
- Декораторы с аргументами в Python
- Генераторы списков
- Структурирование данных с Pydantic
- Курсы Яндекс Практикум
- Установка пакета в Python
- Генераторы и сеты в Python
- Нахождение самого длинного слова в списке с помощью max
- Инициализация структур данных
- Модуль xkcd: добавление юмора в Python
- Объединение словарей в Python
- Нахождение разницы между списками в Python
- Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
- Упрощенный вывод данных в Python
- Тестирование времени с Freezegun
- Тернарный оператор в Python
- Отладка в командной строке
- Резервирование символов в Python
- Метод ne для сравнения объектов
- Добавление Progressbar в Python
- Автоматизация действий с Pyautogui
- Обработка ошибок в Python
- Создание циклической ссылки
- Обрезка изображения с Pillow
- Запуск файлового сервера
- Аргумент по умолчанию
- Python reversed() функция















