Koulutetun mallin tarkkuus- ja häviöarvojen kuvaamiseen syväoppimisen alalla voimme hyödyntää erilaisia Pythonissa ja PyTorchissa saatavilla olevia tekniikoita ja työkaluja. Tarkkuus- ja häviöarvojen seuranta on ratkaisevan tärkeää mallin suorituskyvyn arvioimiseksi ja sen koulutusta ja optimointia koskevien tietoisten päätösten tekemiseksi. Tässä vastauksessa tutkimme kahta yleistä lähestymistapaa: Matplotlib-kirjaston ja TensorBoard-visualisointityökalun käyttämisen.
1. Graafinen piirtäminen Matplotlibillä:
Matplotlib on Pythonin suosittu piirtokirjasto, jonka avulla voimme luoda monenlaisia visualisointeja, mukaan lukien tarkkuus- ja häviökaaviot. Jotta voimme piirtää opetetun mallin tarkkuus- ja häviöarvot, meidän on noudatettava näitä vaiheita:
Vaihe 1: Tuo tarvittavat kirjastot:
python import matplotlib.pyplot as plt
Vaihe 2: Kerää tarkkuus- ja häviöarvot harjoituksen aikana:
Harjoitteluprosessin aikana tallennamme tyypillisesti tarkkuus- ja häviöarvot kussakin iteraatiossa tai jaksossa. Voimme luoda kaksi erillistä luetteloa näiden arvojen tallentamiseksi. Esimerkiksi:
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]
Vaihe 3: Luo kaavio:
Matplotlibiä käyttämällä voimme piirtää tarkkuus- ja häviöarvot iteraatioiden tai aikakausien lukumäärää vastaan. Tässä on esimerkki:
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()
Tämä koodi luo kaavion, jossa tarkkuus- ja häviöarvot on esitetty y-akselilla ja iteraatioiden tai jaksojen lukumäärä x-akselilla. Tarkkuusarvot piirretään viivana ja häviöarvot toisena viivana. Legenda auttaa erottamaan nämä kaksi toisistaan.
2. Graafinen piirtäminen TensorBoardilla:
TensorBoard on TensorFlown tarjoama tehokas visualisointityökalu, jota voidaan käyttää myös PyTorch-mallien kanssa. Se mahdollistaa interaktiivisen ja yksityiskohtaisen visualisoinnin mallikoulutuksen eri näkökohdista, mukaan lukien tarkkuus- ja häviöarvot. Tarkkuus- ja häviöarvojen kuvaajaksi TensorBoardilla meidän on noudatettava näitä vaiheita:
Vaihe 1: Tuo tarvittavat kirjastot:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Vaihe 2: Luo SummaryWriter-objekti:
python writer = SummaryWriter()
Vaihe 3: Kirjaa tarkkuus- ja häviöarvot harjoituksen aikana:
Harjoitusprosessin aikana voimme kirjata tarkkuus- ja häviöarvot kussakin iteraatiossa tai epookissa käyttämällä SummaryWriter-objektia. Esimerkiksi:
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)
Vaihe 4: Käynnistä TensorBoard:
Harjoittelun jälkeen voimme käynnistää TensorBoardin komentorivillä:
tensorboard --logdir=logs
Vaihe 5: Tarkastele tarkkuus- ja häviökaavioita TensorBoardissa:
Avaa verkkoselain ja siirry TensorBoardin tarjoamaan URL-osoitteeseen. "Skalaarit"-välilehdellä voimme visualisoida tarkkuus- ja häviökaaviot ajan mittaan. Voimme mukauttaa visualisointia säätämällä parametreja ja asetuksia TensorBoardissa.
TensorBoardin käyttö tarjoaa lisäetuja, kuten mahdollisuuden verrata useita ajoja, tutkia erilaisia mittareita ja analysoida mallin suorituskykyä tarkemmin.
Harjoitetun mallin tarkkuus- ja häviöarvojen piirtäminen on välttämätöntä sen suorituskyvyn ymmärtämiseksi. Voimme käyttää Matplotlib-kirjastoa staattisten kuvaajien luomiseen suoraan Pythonissa tai käyttää TensorBoard-visualisointityökalua interaktiivisempien ja yksityiskohtaisempien visualisointien tekemiseen.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Edistyminen syvällä oppimisella:
- Voiko PyTorchin hermoverkkomallilla olla sama koodi CPU- ja GPU-käsittelylle?
- Miksi syväoppimismallien säännöllinen analysointi ja arviointi on tärkeää?
- Mitä tekniikoita syväoppimismallin tekemien ennusteiden tulkitsemiseen on?
- Kuinka voimme muuntaa tiedot float-muotoon analysointia varten?
- Mikä on aikakausien käytön tarkoitus syväoppimisessa?
- Kuinka voimme kirjata koulutus- ja validointitiedot mallianalyysiprosessin aikana?
- Mikä on suositeltu eräkoko syväoppimismallin opettamiseen?
- Mitä vaiheita syväoppimisen mallianalyysi sisältää?
- Kuinka voimme estää tahattoman huijaamisen syväoppimismallien koulutuksen aikana?
- Mitä kahta päämittaria käytetään syväoppimisen mallianalyysissä?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia kohdassa Edistyminen syvän oppimisen avulla