Untuk menggambarkan ketepatan dan nilai kehilangan model terlatih dalam bidang pembelajaran mendalam, kami boleh menggunakan pelbagai teknik dan alatan yang tersedia dalam Python dan PyTorch. Memantau ketepatan dan nilai kerugian adalah penting untuk menilai prestasi model kami dan membuat keputusan termaklum tentang latihan dan pengoptimumannya. Dalam jawapan ini, kami akan meneroka dua pendekatan biasa: menggunakan perpustakaan Matplotlib dan menggunakan alat visualisasi TensorBoard.
1. Grafik dengan Matplotlib:
Matplotlib ialah pustaka plot popular dalam Python yang membolehkan kami mencipta pelbagai visualisasi, termasuk ketepatan dan graf kehilangan. Untuk membuat graf ketepatan dan nilai kehilangan model terlatih, kita perlu mengikuti langkah berikut:
Langkah 1: Import perpustakaan yang diperlukan:
python import matplotlib.pyplot as plt
Langkah 2: Kumpul nilai ketepatan dan kerugian semasa latihan:
Semasa proses latihan, kami biasanya menyimpan nilai ketepatan dan kerugian pada setiap lelaran atau zaman. Kita boleh membuat dua senarai berasingan untuk menyimpan nilai ini. Sebagai contoh:
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]
Langkah 3: Buat graf:
Menggunakan Matplotlib, kita boleh merancang ketepatan dan nilai kerugian terhadap bilangan lelaran atau zaman. Berikut ialah contoh:
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()
Kod ini akan menghasilkan graf dengan nilai ketepatan dan kehilangan yang diwakili pada paksi-y dan bilangan lelaran atau zaman pada paksi-x. Nilai ketepatan diplot sebagai garis, dan nilai kehilangan diplot sebagai baris lain. Legenda membantu membezakan antara keduanya.
2. Grafik dengan TensorBoard:
TensorBoard ialah alat visualisasi berkuasa yang disediakan oleh TensorFlow, yang juga boleh digunakan dengan model PyTorch. Ia membolehkan visualisasi interaktif dan terperinci pelbagai aspek latihan model, termasuk ketepatan dan nilai kerugian. Untuk membuat graf nilai ketepatan dan kehilangan menggunakan TensorBoard, kita perlu mengikuti langkah berikut:
Langkah 1: Import perpustakaan yang diperlukan:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Langkah 2: Buat objek SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
Langkah 3: Log nilai ketepatan dan kerugian semasa latihan:
Semasa proses latihan, kita boleh log nilai ketepatan dan kehilangan pada setiap lelaran atau zaman menggunakan objek SummaryWriter. Sebagai contoh:
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)
Langkah 4: Lancarkan TensorBoard:
Selepas latihan, kami boleh melancarkan TensorBoard menggunakan baris arahan:
tensorboard --logdir=logs
Langkah 5: Lihat graf ketepatan dan kehilangan dalam TensorBoard:
Buka pelayar web dan pergi ke URL yang disediakan oleh TensorBoard. Dalam tab "Skalar", kita boleh menggambarkan ketepatan dan graf kehilangan dari semasa ke semasa. Kami boleh menyesuaikan visualisasi dengan melaraskan parameter dan tetapan dalam TensorBoard.
Menggunakan TensorBoard memberikan faedah tambahan seperti keupayaan untuk membandingkan berbilang larian, meneroka metrik yang berbeza dan menganalisis prestasi model dengan lebih terperinci.
Grafik ketepatan dan nilai kehilangan model terlatih adalah penting untuk memahami prestasinya. Kita boleh menggunakan perpustakaan Matplotlib untuk mencipta graf statik secara langsung dalam Python atau menggunakan alat visualisasi TensorBoard untuk visualisasi yang lebih interaktif dan terperinci.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Memajukan dengan pembelajaran mendalam:
- Bolehkah model rangkaian neural PyTorch mempunyai kod yang sama untuk pemprosesan CPU dan GPU?
- Mengapa penting untuk kerap menganalisis dan menilai model pembelajaran mendalam?
- Apakah beberapa teknik untuk mentafsir ramalan yang dibuat oleh model pembelajaran mendalam?
- Bagaimanakah kita boleh menukar data ke dalam format apungan untuk analisis?
- Apakah tujuan menggunakan zaman dalam pembelajaran mendalam?
- Bagaimanakah kita boleh log data latihan dan pengesahan semasa proses analisis model?
- Apakah saiz kelompok yang disyorkan untuk melatih model pembelajaran mendalam?
- Apakah langkah-langkah yang terlibat dalam analisis model dalam pembelajaran mendalam?
- Bagaimanakah kita boleh mengelakkan penipuan yang tidak disengajakan semasa latihan dalam model pembelajaran mendalam?
- Apakah dua metrik utama yang digunakan dalam analisis model dalam pembelajaran mendalam?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Memajukan dengan pembelajaran mendalam