fit() with best-validation checkpoint and history
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- Mezza giornata
- Idoneità per principianti
- 50/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Start in src/train.py, where the new fit(model, optimizer, epochs, scheduler=None, tag='') goes. Check #19 and #10 first, since this issue depends on them and their code is not in the payload. Done means fit returns a history dict with the five listed keys, prints one line per epoch, and leaves the model holding the best-validation state_dict, checked by running it for a few epochs.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Train for N epochs, keep the weights of the best validation epoch.
Files: src/train.py
Tasks
-
fit(model, optimizer, epochs, scheduler=None, tag='')-> history dict - History keys: train_loss, val_loss, train_acc, val_acc, epoch_time
- Deep-copy the best
state_dict, load it back at the end - Print one line per epoch
Done when
After fit, the model holds the best-validation weights.
Depends on
#19 #10
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 0
- Fork
- 0
- Merge medio
- 5h 32m
- PR unite (30g)
- 5
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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