Za graf natančnosti in vrednosti izgube usposobljenega modela na področju globokega učenja lahko uporabimo različne tehnike in orodja, ki so na voljo v Pythonu in PyTorchu. Spremljanje natančnosti in vrednosti izgub je ključnega pomena za ocenjevanje delovanja našega modela in sprejemanje premišljenih odločitev o njegovem usposabljanju in optimizaciji. V tem odgovoru bomo raziskali dva pogosta pristopa: uporabo knjižnice Matplotlib in uporabo orodja za vizualizacijo TensorBoard.
1. Grafiranje z Matplotlib:
Matplotlib je priljubljena knjižnica za risanje v Pythonu, ki nam omogoča ustvarjanje širokega nabora vizualizacij, vključno z grafi natančnosti in izgub. Za graf natančnosti in vrednosti izgube usposobljenega modela moramo slediti tem korakom:
1. korak: uvozite potrebne knjižnice:
python import matplotlib.pyplot as plt
2. korak: Zberite vrednosti natančnosti in izgube med usposabljanjem:
Med procesom usposabljanja običajno shranimo vrednosti natančnosti in izgube pri vsaki ponovitvi ali epohi. Ustvarimo lahko dva ločena seznama za shranjevanje teh vrednosti. Na primer:
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. korak: Ustvarite graf:
Z uporabo Matplotliba lahko narišemo vrednosti natančnosti in izgube glede na število ponovitev ali epoh. Tukaj je primer:
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()
Ta koda bo ustvarila graf z vrednostmi natančnosti in izgub, predstavljenimi na osi y, ter številom ponovitev ali epoh na osi x. Vrednosti točnosti so narisane kot črta, vrednosti izgub pa kot druga črta. Legenda pomaga razlikovati med obema.
2. Grafiranje s TensorBoard:
TensorBoard je zmogljivo orodje za vizualizacijo, ki ga ponuja TensorFlow in se lahko uporablja tudi z modeli PyTorch. Omogoča interaktivno in podrobno vizualizacijo različnih vidikov usposabljanja modela, vključno z natančnostjo in vrednostmi izgube. Za graf natančnosti in vrednosti izgube z uporabo TensorBoarda moramo slediti tem korakom:
1. korak: uvozite potrebne knjižnice:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
2. korak: Ustvarite predmet SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
3. korak: zabeležite natančnost in vrednosti izgube med usposabljanjem:
Med postopkom usposabljanja lahko z uporabo predmeta SummaryWriter zabeležimo vrednosti natančnosti in izgube pri vsaki iteraciji ali epohi. Na primer:
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. korak: Zaženite TensorBoard:
Po usposabljanju lahko zaženemo TensorBoard z ukazno vrstico:
tensorboard --logdir=logs
5. korak: Oglejte si grafe natančnosti in izgube v TensorBoardu:
Odprite spletni brskalnik in pojdite na URL, ki ga ponuja TensorBoard. V zavihku "Skalarji" si lahko vizualiziramo grafe natančnosti in izgube skozi čas. Vizualizacijo lahko prilagodimo s prilagajanjem parametrov in nastavitev v TensorBoardu.
Uporaba TensorBoarda zagotavlja dodatne prednosti, kot je možnost primerjave več zagonov, raziskovanje različnih meritev in podrobnejša analiza uspešnosti modela.
Grafiranje natančnosti in vrednosti izgube usposobljenega modela je bistveno za razumevanje njegove učinkovitosti. Knjižnico Matplotlib lahko uporabimo za ustvarjanje statičnih grafov neposredno v Pythonu ali pa uporabimo orodje za vizualizacijo TensorBoard za bolj interaktivne in podrobne vizualizacije.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredovanje z globokim učenjem:
- Ali ima model nevronske mreže PyTorch enako kodo za obdelavo CPE in GPE?
- Zakaj je pomembno redno analizirati in ocenjevati modele globokega učenja?
- Katere so nekatere tehnike za interpretacijo napovedi modela globokega učenja?
- Kako lahko pretvorimo podatke v plavajoči format za analizo?
- Kakšen je namen uporabe epoh v globokem učenju?
- Kako lahko zabeležimo podatke o usposabljanju in validaciji med postopkom analize modela?
- Kakšna je priporočena velikost serije za usposabljanje modela poglobljenega učenja?
- Kateri so koraki, vključeni v analizo modela pri poglobljenem učenju?
- Kako lahko preprečimo nenamerno goljufanje med usposabljanjem v modelih globokega učenja?
- Kateri sta dve glavni metriki, ki se uporabljata pri analizi modela pri poglobljenem učenju?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v razdelku Napredovanje s poglobljenim učenjem