PyTorch
Fondamental
Correction d’un modèle sans sauvegarde des poids entraînés
Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
model-saving
state-dict
reproducibility
bugfix
pytorch
Scénario Technique
Contexte : Après entraînement, les résultats ne sont pas reproductibles et les poids sont perdus. Le Problème : Aucun mécanisme de sauvegarde n’est en place. Extrait logique actuelle : model = MyModel() Sans torch.save(). Contraintes : Sauvegarder state_dict du modèle. Permettre rechargement via torch.load(). Vérifier cohérence des prédictions après chargement. Livrable attendu : Mettre en place un mécanisme de sauvegarde et de restauration des poids du modèle.
Prêt à évaluer ce talent ?
Accédez à l'interface de test complète pour soumettre votre architecture ou votre code.