Train and validation epoch functions
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 62/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python, pytorch
调研方向
工作内容位于 src/train.py，其中 run_epoch(model, loader, optimizer=None, augment=False) 应返回平均损失和准确率。请先阅读 issue #9 和 #15，因为本 issue 依赖它们，以了解模型和 loader 的接口。完成标准是：在训练 loader 上对 ModelB 运行一个 epoch 不出错，并返回两个 float，且在未传入 optimizer 时禁用梯度计算。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Core loop used by every experiment.
Files: src/train.py
Tasks
-
run_epoch(model, loader, optimizer=None, augment=False)-> (mean loss, accuracy) - Training mode when an optimizer is given,
torch.no_grad()otherwise - Cross-entropy loss; move batches to the configured device
Done when
One epoch of ModelB on the training loader runs without errors and returns floats.
Depends on
#9 #15
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 0
- 派生
- 0
- 平均合并
- 2 小时 30 分钟
- 30 天内合并 PR
- 23
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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