Eğitim ve Değerlendirme Modu
model.train() ile model.eval() arasındaki farkı öğrenin.
Eğitim ve Değerlendirme Modu, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bir Modelin İki Yüzü Vardır
Ağınız öğrenirken ve test edilirken farklı davranır. PyTorch bu iki duruma train modu ve eval modu adını verir. 🎭
Train Moduna Geçin
Eğitimden önce model.train çağrısını kullanın. Bu, her katmana model verilerden etkin biçimde öğrenirken olması gerektiği gibi davranmasını söyler.
model.train()Eval Moduna Geçin
Doğrulama veya tahmin öncesinde model.eval çağrısını kullanın. Böylece ağ, güvenilir ölçüm için kararlı ve belirlen deterministik davranışına geçer.
model.eval()Dropout Önemser
Seyreltme, aşırı uyumu önlemek için eğitim sırasında nöronları rastgele sıfırlar. eval kipinde tamamen kapanır; böylece her nöron tahmine katkıda bulunur.
Yığın Normalizasyonu da Önemlidir
Yığın normalizasyonu, eğitim sırasında her yığının istatistiklerini kullanır; ancak kararlı ve tutarlı çıktılar için eval zamanında kaydedilmiş hareketli ortalamalara geçer.
Bu Yalnızca Bir Anahtardır
Bu çağrılar kendi başlarına herhangi bir şeyi eğitmez veya test etmez. Yalnızca, seyreltme ve normalizasyon katmanlarına hangi davranışı kullanacaklarını bildiren bir bayrağı değiştirir.
eval, no_grad Değildir
Sık karıştırılan bir nokta: eval katmanların davranışını değiştirirken no_grad gradyan takibini durdurur. Farklı sorunları çözdükleri için genellikle ikisini birlikte kullanırsınız.
model.eval()
with torch.no_grad():
pred = model(x)eval'i Unutmak Zararlıdır
eval kullanmadan doğrulama yaparsanız seyreltme ve yığın normalizasyonu eğitim davranışlarını sürdürür. Puanlarınız gürültülü hâle gelir ve modelin gerçekte olduğundan daha kötü görünmesine neden olur.
train'i Unutmak Zararlıdır
Tersi de sorun çıkarır: modeli eval kipinde bırakırsanız seyreltme hiç etkinleşmez ve düzenlileştirme eğitim sırasında sessizce ortadan kalkar.
Döngünün İçine Yerleştirin
Bu geçişi alışkanlık hâline getirin: eğitim geçişinden önce train, doğrulamadan önce eval kipini ayarlayın. Bunu her çağda yaparak modelin yanlış kipte kalmasını önleyin.
for epoch in range(epochs):
model.train()
# ... train ...
model.eval()
# ... validate ...Küçük Çağrı, Büyük Etki
İki küçük çağrı, ancak ölçümlerinizin güvenilir olup olmayacağına karar verirler. Kip geçişini her döngünün vazgeçilmez bir parçası olarak kabul edin.
Hızlı Kontrol
model.eval() çağırmak gerçekte neyi değiştirir?
Özet
İki kipi öğrendiniz: train, seyreltmeyi ve yığın istatistiklerini etkinleştirir; eval ise bunları belirlen deterministik hâle getirir. Her çağda geçiş yapın ve eval'i no_grad ile birlikte kullanın. 🎉
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Eğitim ve Değerlendirme Modu” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Eğitim ve Değerlendirme Modu” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Eğitim ve Değerlendirme Modu” dersinde ne öğreneceğim?
model.train() ile model.eval() arasındaki farkı öğrenin. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Eğitim ve Değerlendirme Modu” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- İleri Geçiş, Kayıp, Geri Geçiş, Adım
- En Küçük Eğitim Döngüsünü Yazın
- Eğitim Sırasında Doğruluğu İzleyin
- Eğitim ve Değerlendirme Modu