
Классификация изображений с помощью глубоких сверточных нейронных сетей
477
... loss_hist_valid[epoch] /= len(valid_dl.dataset)
... accuracy_hist_valid[epoch] /= len(valid_dl.dataset)
...
... print(f'Точ ность после эпо хи {epoch+1}: '
... f'{accuracy_hist_train[epoch]:.4f} val_accuracy: '
... f'{accuracy_hist_valid[epoch]:.4f}')
... return loss_hist_train, loss_hist_valid, \
... accuracy_hist_train, accuracy_hist_valid
Затем обучим эту модель CNN в течение 30 эпох и воспользуемся набором данных
валидации, который мы создали для отслеживания процесса обучения:
>>> torch.manual_seed(1)
>>> num_epochs = 30
>>> hist = train(model, ...