Norėdami pavaizduoti apmokyto modelio tikslumo ir nuostolių vertes gilaus mokymosi srityje, galime naudoti įvairius Python ir PyTorch metodus ir įrankius. Tikslumo ir nuostolių verčių stebėjimas yra labai svarbus norint įvertinti mūsų modelio veikimą ir priimti pagrįstus sprendimus dėl jo mokymo ir optimizavimo. Šiame atsakyme išnagrinėsime du įprastus metodus: naudojant Matplotlib biblioteką ir naudojant TensorBoard vizualizacijos įrankį.
1. Grafikų sudarymas naudojant „Matplotlib“:
„Matplotlib“ yra populiari Python braižymo biblioteka, leidžianti sukurti daugybę vizualizacijų, įskaitant tikslumo ir nuostolių grafikus. Norėdami pavaizduoti parengto modelio tikslumo ir nuostolių vertes, turime atlikti šiuos veiksmus:
1 veiksmas: importuokite reikiamas bibliotekas:
python import matplotlib.pyplot as plt
2 veiksmas: surinkite tikslumo ir nuostolių vertes treniruotės metu:
Mokymo proceso metu mes paprastai saugome kiekvienos iteracijos ar epochos tikslumo ir nuostolių vertes. Šioms reikšmėms saugoti galime sukurti du atskirus sąrašus. Pavyzdžiui:
python accuracy_values = [0.82, 0.88, 0.91, 0.93, 0.95] loss_values = [0.65, 0.45, 0.35, 0.30, 0.25]
3 veiksmas: sukurkite grafiką:
Naudodami „Matplotlib“, galime sudaryti tikslumo ir nuostolių vertes pagal iteracijų arba epochų skaičių. Štai pavyzdys:
python plt.plot(accuracy_values, label='Accuracy') plt.plot(loss_values, label='Loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Value') plt.title('Accuracy and Loss Graph') plt.legend() plt.show()
Šis kodas sugeneruos grafiką su tikslumo ir nuostolių reikšmėmis, pateiktomis y ašyje, ir iteracijų arba epochų skaičiumi x ašyje. Tikslumo reikšmės brėžiamos kaip linija, o nuostolių reikšmės – kaip kita linija. Legenda padeda juos atskirti.
2. Grafikų sudarymas naudojant TensorBoard:
„TensorBoard“ yra galingas „TensorFlow“ teikiamas vizualizacijos įrankis, kurį taip pat galima naudoti su „PyTorch“ modeliais. Tai leidžia interaktyviai ir išsamiai vizualizuoti įvairius modelio mokymo aspektus, įskaitant tikslumo ir nuostolių vertes. Norėdami pavaizduoti tikslumo ir nuostolių vertes naudodami TensorBoard, turime atlikti šiuos veiksmus:
1 veiksmas: importuokite reikiamas bibliotekas:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
2 veiksmas: sukurkite „SummaryWriter“ objektą:
python writer = SummaryWriter()
3 veiksmas: registruokite tikslumo ir nuostolių vertes treniruotės metu:
Mokymo proceso metu galime užregistruoti tikslumo ir nuostolių reikšmes kiekvienoje iteracijoje ar epochoje naudodami objektą SummaryWriter. Pavyzdžiui:
python for epoch in range(num_epochs): # Training code... # Log accuracy and loss values writer.add_scalar('Accuracy', accuracy, epoch) writer.add_scalar('Loss', loss, epoch)
4 veiksmas: paleiskite „TensorBoard“:
Po treniruotės galime paleisti „TensorBoard“ naudodami komandinę eilutę:
tensorboard --logdir=logs
5 veiksmas: peržiūrėkite tikslumo ir nuostolių diagramas „TensorBoard“:
Atidarykite žiniatinklio naršyklę ir eikite į TensorBoard pateiktą URL. Skirtuke „Skalarai“ galime vizualizuoti tikslumo ir nuostolių grafikus laikui bėgant. Mes galime pritaikyti vizualizaciją koreguodami parametrus ir nustatymus TensorBoard.
„TensorBoard“ naudojimas suteikia papildomų privalumų, pavyzdžiui, galimybę palyginti kelis paleidimus, tyrinėti skirtingas metrikas ir išsamiau analizuoti modelio veikimą.
Išmokto modelio tikslumo ir nuostolių verčių grafikas yra būtinas norint suprasti jo veikimą. Galime naudoti „Matplotlib“ biblioteką statiniams grafikams kurti tiesiogiai „Python“ arba naudoti „TensorBoard“ vizualizacijos įrankį interaktyvesnėms ir išsamesnėms vizualizacijoms.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie Pažanga giliai mokantis:
- Ar PyTorch neuroninio tinklo modelis gali turėti tą patį CPU ir GPU apdorojimo kodą?
- Kodėl svarbu reguliariai analizuoti ir vertinti giluminio mokymosi modelius?
- Kokie yra gilaus mokymosi modelio prognozių interpretavimo metodai?
- Kaip galime konvertuoti duomenis į plaukiojantį formatą analizei?
- Koks yra epochų panaudojimo giliajame mokyme tikslas?
- Kaip galime registruoti mokymo ir patvirtinimo duomenis modelio analizės proceso metu?
- Koks yra rekomenduojamas paketo dydis mokant gilaus mokymosi modelį?
- Kokie yra gilaus mokymosi modelio analizės žingsniai?
- Kaip galime užkirsti kelią netyčiniam sukčiavimui gilaus mokymosi modelių mokymo metu?
- Kokios yra dvi pagrindinės metrikos, naudojamos gilaus mokymosi modelio analizėje?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų skiltyje „Pažanga naudojant gilų mokymąsi“.