Deep Learning Academy · บทเรียน

เขียนวงจรการฝึกแบบพื้นฐาน

วนดูข้อมูลและอัปเดตน้ำหนัก

เขียนวงจรการฝึกแบบพื้นฐาน เป็นบทเรียน Deep Learning Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Deep Learning Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Deep Learning Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

บางส่วนของบทเรียนนี้ยังไม่ได้รับการแปล และแสดงเป็นภาษาอังกฤษ

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. 🎉

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “เขียนวงจรการฝึกแบบพื้นฐาน” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “เขียนวงจรการฝึกแบบพื้นฐาน” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Deep Learning Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Deep Learning Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “เขียนวงจรการฝึกแบบพื้นฐาน”

วนดูข้อมูลและอัปเดตน้ำหนัก คุณปฏิบัติ Deep Learning Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Deep Learning Academy หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Deep Learning Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “เขียนวงจรการฝึกแบบพื้นฐาน” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Deep Learning Academy นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน Deep Learning Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

การส่งต่อ ค่าความสูญเสีย ย้อนกลับ และก้าวปรับค่า
เขียนวงจรการฝึกแบบพื้นฐาน
ติดตามความแม่นยำระหว่างการฝึก
โหมดฝึกกับโหมดประเมิน

← กลับไปที่ Deep Learning Academy