Por grafiki la precizecon kaj perdvalorojn de trejnita modelo en la kampo de profunda lernado, ni povas uzi diversajn teknikojn kaj ilojn disponeblajn en Python kaj PyTorch. Monitori la precizecon kaj perdvalorojn estas kerna por taksi la agadon de nia modelo kaj fari informitajn decidojn pri ĝia trejnado kaj optimumigo. En ĉi tiu respondo, ni esploros du oftajn alirojn: uzante la Matplotlib-bibliotekon kaj utiligante la bildigan ilon TensorBoard.
1. Grafikante kun Matplotlib:
Matplotlib estas populara bildbiblioteko en Python, kiu ebligas al ni krei ampleksan gamon da bildigoj, inkluzive de precizeco kaj perdo-grafikoj. Por grafiki la precizecon kaj perdvalorojn de trejnita modelo, ni devas sekvi ĉi tiujn paŝojn:
Paŝo 1: Importu la necesajn bibliotekojn:
python import matplotlib.pyplot as plt
Paŝo 2: Kolektu la precizecon kaj perdvalorojn dum trejnado:
Dum la trejnadprocezo, ni kutime konservas la precizecon kaj perdvalorojn ĉe ĉiu ripeto aŭ epoko. Ni povas krei du apartajn listojn por konservi ĉi tiujn valorojn. Ekzemple:
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]
Paŝo 3: Kreu la grafikaĵon:
Uzante Matplotlib, ni povas punktskribi la precizecon kaj perdvalorojn kontraŭ la nombro da ripetoj aŭ epokoj. Jen ekzemplo:
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()
Ĉi tiu kodo generos grafeon kun la precizeco kaj perdvaloroj reprezentitaj sur la y-akso kaj la nombro da ripetoj aŭ epokoj sur la x-akso. La precizecaj valoroj estas grafikitaj kiel linio, kaj la perdvaloroj estas grafikitaj kiel alia linio. La legendo helpas distingi inter la du.
2. Grafikante kun TensorBoard:
TensorBoard estas potenca bildiga ilo provizita de TensorFlow, kiu ankaŭ povas esti uzata kun PyTorch-modeloj. Ĝi permesas interagan kaj detalan bildigon de diversaj aspektoj de modeltrejnado, inkluzive de precizeco kaj perdvaloroj. Por grafiki la precizecon kaj perdvalorojn uzante TensorBoard, ni devas sekvi ĉi tiujn paŝojn:
Paŝo 1: Importu la necesajn bibliotekojn:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Paŝo 2: Kreu objekton SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
Paŝo 3: Ensalutu la precizecon kaj perdvalorojn dum trejnado:
Dum la trejna procezo, ni povas registri la precizecon kaj perdvalorojn ĉe ĉiu ripeto aŭ epoko uzante la objekton SummaryWriter. Ekzemple:
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)
Paŝo 4: Lanĉu TensorBoard:
Post trejnado, ni povas lanĉi TensorBoard per la komandlinio:
tensorboard --logdir=logs
Paŝo 5: Vidu la precizecojn kaj perdojn en TensorBoard:
Malfermu retumilon kaj iru al la URL provizita de TensorBoard. En la langeto "Skalaroj", ni povas bildigi la precizecojn kaj perdojn laŭlonge de la tempo. Ni povas personecigi la bildigon ĝustigante la parametrojn kaj agordojn en TensorBoard.
Uzado de TensorBoard provizas pliajn avantaĝojn kiel la kapablo kompari plurajn kurojn, esplori malsamajn metrikojn kaj analizi la agadon de la modelo pli detale.
Grafikante la precizecon kaj perdvalorojn de trejnita modelo estas esenca por kompreni ĝian efikecon. Ni povas uzi la Matplotlib-bibliotekon por krei senmovajn grafikaĵojn rekte en Python aŭ uzi la bildigan ilon TensorBoard por pli interagaj kaj detalaj bildigoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Progresante per profunda lernado:
- Ĉu PyTorch neŭrala reto-modelo povas havi la saman kodon por la CPU kaj GPU-pretigo?
- Kial gravas regule analizi kaj taksi profundajn lernajn modelojn?
- Kio estas iuj teknikoj por interpreti la antaŭdirojn faritajn de profunda lerna modelo?
- Kiel ni povas konverti datumojn en flosan formaton por analizo?
- Kio estas la celo uzi epokojn en profunda lernado?
- Kiel ni povas registri la trejnajn kaj validigajn datumojn dum la modela analiza procezo?
- Kio estas la rekomendita aro-grandeco por trejnado de profunda lernado-modelo?
- Kio estas la paŝoj implikitaj en modelanalizo en profunda lernado?
- Kiel ni povas malhelpi neintencitan trompadon dum trejnado en profundaj lernaj modeloj?
- Kio estas la du ĉefaj metrikoj uzataj en modelanalizo en profunda lernado?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Antaŭenigo kun profunda lernado