learner.recorder.plot() produce un error de atributo para “plot”.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 17, 2023 at 4:51 pm

   El problema aquí es que el objeto wideResNet no tiene una función plot(), lo que está provocando el Attribute error. Para solucionar este problema, puedes utilizar el objeto learn en lugar del objeto wideResNet para trazar la tasa de aprendizaje. Aquí tienes un ejemplo de cómo utilizar el objeto learner para trazar la tasa de aprendizaje:

   from fastai.vision import *
   from fastai.metrics import error_rate
   from fastai.callbacks import *
   
   # Define tu modelo ResNet aquí
   wideResNet = myResidualNeuralNetworkFunction
   
   # Carga el conjunto de datos CIFAR10
   path = untar_data(URLs.CIFAR)
   
   # Define tu bloque de datos
   data = (ImageList.from_folder(path)
           .split_by_rand_pct()
           .label_from_folder()
           .transform(size=32)
           .databunch(bs=128))
   
   # Define tu objeto learner
   learn = Learner(data, wideResNet, metrics=[error_rate], wd=1e-2,
                   callback_fns=[partial(GradientClipping, clip=0.1)])
   
   # Encuentra la tasa de aprendizaje óptima
   learn.lr_find()
   
   # Trama la tasa de aprendizaje
   learn.recorder.plot()
   

   Esto debería permitirte trazar la tasa de aprendizaje sin encontrar el Attribute error.

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