Цикл эпохи с проверкой
Оценивайте модель после каждого прохода по данным
«Цикл эпохи с проверкой» — бесплатный урок Deep Learning Academy на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Deep Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
What an Epoch Means
One epoch is a single full pass over your entire training set. Real training repeats this pass many times so the model keeps improving.
The Outer Loop
Wrap your whole routine in a loop over epochs. Each turn of this outer loop trains once and then checks progress on validation.
for epoch in range(num_epochs):
train_one_epoch()
validate()The Inner Training Loop
Inside an epoch you loop over batches from the DataLoader. Each batch runs the familiar forward, loss, backward, step rhythm.
for x, y in train_loader:
optimizer.zero_grad()
loss = loss_fn(model(x), y)
loss.backward()
optimizer.step()Switch to Train Mode
Before training a pass, call model.train(). It turns on layers like dropout and batch norm that should behave differently while learning.
model.train()Switch to Eval Mode
Before validating, call model.eval(). This freezes dropout and uses running batch-norm stats so your scores are steady and fair.
model.eval()No Gradients While Validating
Validation only reads the model, so wrap it in torch.no_grad(). Skipping the graph saves memory and runs noticeably faster.
with torch.no_grad():
for x, y in val_loader:
out = model(x)Track the Running Loss
Add up each batch's loss across the epoch, then divide by the count. This average loss is one clean number to compare epoch to epoch.
total += loss.item() * x.size(0)
epoch_loss = total / len(loader.dataset)Measure Validation Loss
Compute the same average on the validation set. This validation loss reveals how well the model generalizes beyond what it trained on.
Print Progress Each Epoch
Log both losses every epoch so you can watch the curves. Seeing the trend live makes overfitting easy to catch the moment it starts.
print(epoch, train_loss, val_loss)Read the Two Curves
Healthy training shows both losses falling. When validation loss starts climbing while training keeps dropping, the model is beginning to overfit.
Don't Backward on Validation
A frequent bug is calling backward() during validation. Never update weights from val data, or you contaminate your honest measurement.
Quick Check
What should you call right before running the validation pass?
Recap
Each epoch trains in train mode, then validates in eval mode under no_grad. Track both losses and watch the gap to catch overfitting early. 📈
Часто задаваемые вопросы
Урок «Цикл эпохи с проверкой» бесплатный?
Да — полный текст урока «Цикл эпохи с проверкой» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Deep Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Цикл эпохи с проверкой»?
Оценивайте модель после каждого прохода по данным Ты практикуешь Deep Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Deep Learning Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Deep Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Цикл эпохи с проверкой»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Deep Learning Academy?
Да. Каждый урок Deep Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Разделите данные на обучение, проверку и тестирование
- Цикл эпохи с проверкой
- Сохранение и загрузка с помощью state_dict
- Ранняя остановка по потерям на проверке