Écrire une boucle d’entraînement minimale
Parcourez les données et mettez à jour les poids.
Écrire une boucle d’entraînement minimale est une leçon Deep Learning Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Deep Learning Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Deep Learning Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
From Steps to a Loop
You know the four moves of one iteration. Now you wrap them in a loop that walks over your data again and again until the model is trained. 🔁
Gather the Ingredients
Before looping you need three things: a model, a loss function, and an optimizer that holds your model's parameters. Set them up once, up front.
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())Loop Over Epochs
The outer loop counts epochs, one full pass through your training data. A few epochs may be plenty for a small problem, more for a hard one.
for epoch in range(epochs):
...Loop Over Batches
Inside each epoch you iterate the dataloader, which hands you one batch of inputs and labels at a time instead of the whole dataset at once.
for x, y in dataloader:
...Zero, Then Forward
Start each batch by clearing old gradients, then run the forward pass to get predictions. Order matters: zero first, then predict.
optimizer.zero_grad()
pred = model(x)Measure, Then Learn
Compute the loss, call backward for gradients, then step the optimizer. These three lines are where every weight actually improves.
loss = loss_fn(pred, y)
loss.backward()
optimizer.step()The Full Skeleton
Stitch it together and you have a complete training loop. It is short on purpose: this same shape powers projects of every size.
for epoch in range(epochs):
for x, y in dataloader:
optimizer.zero_grad()
loss = loss_fn(model(x), y)
loss.backward()
optimizer.step()Watch the Loss
Print the loss each epoch so you can see learning happen. A number that trends down means your loop is working as intended.
print(epoch, loss.item())Why item Matters
Use loss.item to pull out a plain Python float. Logging the raw tensor instead keeps the whole computation graph alive and wastes memory.
If Loss Stalls
If the loss refuses to drop, suspect the basics first: a learning rate that is too high or too low, or a forgotten zero_grad each step.
Small but Complete
This loop is tiny yet it is genuinely complete. Everything fancier you meet later just adds validation, logging, or speed on top of these few lines.
Quick Check
What does the inner loop iterate over in a minimal training loop?
Recap
You built a real training loop: loop epochs, loop batches, then zero, forward, loss, backward, step. Print the loss to watch it learn. 🎉
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Écrire une boucle d’entraînement minimale » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Écrire une boucle d’entraînement minimale » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Deep Learning Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Deep Learning Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Écrire une boucle d’entraînement minimale » ?
Parcourez les données et mettez à jour les poids. Tu pratiques Deep Learning Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Deep Learning Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Deep Learning Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Écrire une boucle d’entraînement minimale » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Deep Learning Academy ?
Oui. Chaque leçon Deep Learning Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Passage avant, perte, rétropropagation, mise à jour
- Écrire une boucle d’entraînement minimale
- Suivre la précision pendant l’entraînement
- Modes d’entraînement et d’évaluation