Om die akkuraatheid en verlieswaardes van 'n opgeleide model in die veld van diep leer te grafiek, kan ons verskeie tegnieke en gereedskap wat beskikbaar is in Python en PyTorch gebruik. Monitering van die akkuraatheid en verlieswaardes is van kardinale belang vir die beoordeling van die prestasie van ons model en om ingeligte besluite oor die opleiding en optimalisering daarvan te neem. In hierdie antwoord sal ons twee algemene benaderings ondersoek: die gebruik van die Matplotlib-biblioteek en die gebruik van die TensorBoard-visualiseringsinstrument.
1. Teken grafieke met Matplotlib:
Matplotlib is 'n gewilde plotbiblioteek in Python wat ons in staat stel om 'n wye reeks visualiserings te skep, insluitend akkuraatheid en verliesgrafieke. Om die akkuraatheid en verlieswaardes van 'n opgeleide model te grafiek, moet ons hierdie stappe volg:
Stap 1: Voer die nodige biblioteke in:
python import matplotlib.pyplot as plt
Stap 2: Versamel die akkuraatheid en verlies waardes tydens opleiding:
Tydens die opleidingsproses stoor ons tipies die akkuraatheid en verlieswaardes by elke iterasie of epog. Ons kan twee afsonderlike lyste skep om hierdie waardes te stoor. Byvoorbeeld:
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]
Stap 3: Skep die grafiek:
Deur Matplotlib te gebruik, kan ons die akkuraatheid en verlieswaardes teen die aantal iterasies of tydperke plot. Hier is 'n voorbeeld:
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()
Hierdie kode sal 'n grafiek genereer met die akkuraatheid en verlieswaardes wat op die y-as voorgestel word en die aantal iterasies of tydperke op die x-as. Die akkuraatheidswaardes word as 'n lyn geplot, en die verlieswaardes word as 'n ander lyn geplot. Die legende help om tussen die twee te onderskei.
2. Teken grafieke met TensorBoard:
TensorBoard is 'n kragtige visualiseringsinstrument wat deur TensorFlow verskaf word, wat ook met PyTorch-modelle gebruik kan word. Dit maak voorsiening vir interaktiewe en gedetailleerde visualisering van verskeie aspekte van modelopleiding, insluitend akkuraatheid en verlieswaardes. Om die akkuraatheid en verlieswaardes met behulp van TensorBoard te grafiek, moet ons hierdie stappe volg:
Stap 1: Voer die nodige biblioteke in:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Stap 2: Skep 'n SummaryWriter-objek:
python writer = SummaryWriter()
Stap 3: Teken die akkuraatheid en verlies waardes tydens opleiding aan:
Tydens die opleidingsproses kan ons die akkuraatheid en verlieswaardes by elke iterasie of epog aanteken deur die SummaryWriter-objek te gebruik. Byvoorbeeld:
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)
Stap 4: Begin TensorBoard:
Na opleiding kan ons TensorBoard begin deur die opdragreël te gebruik:
tensorboard --logdir=logs
Stap 5: Kyk na die akkuraatheid- en verliesgrafieke in TensorBoard:
Maak 'n webblaaier oop en gaan na die URL wat deur TensorBoard verskaf word. In die "Scalars"-oortjie kan ons die akkuraatheid- en verliesgrafieke met verloop van tyd visualiseer. Ons kan die visualisering aanpas deur die parameters en instellings in TensorBoard aan te pas.
Die gebruik van TensorBoard bied bykomende voordele soos die vermoë om veelvuldige lopies te vergelyk, verskillende maatstawwe te verken en die model se prestasie in meer besonderhede te ontleed.
Om die akkuraatheid en verlieswaardes van 'n opgeleide model te teken, is noodsaaklik om die prestasie daarvan te verstaan. Ons kan die Matplotlib-biblioteek gebruik om statiese grafieke direk in Python te skep of die TensorBoard-visualiseringsinstrument gebruik vir meer interaktiewe en gedetailleerde visualiserings.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Vorder met diep leer:
- Kan PyTorch neurale netwerkmodel dieselfde kode vir die SVE- en GPU-verwerking hê?
- Waarom is dit belangrik om gereeld diepleermodelle te ontleed en te evalueer?
- Wat is 'n paar tegnieke om die voorspellings wat deur 'n diepleermodel gemaak word, te interpreteer?
- Hoe kan ons data omskep in 'n float-formaat vir ontleding?
- Wat is die doel van die gebruik van tydperke in diep leer?
- Hoe kan ons die opleiding- en valideringsdata tydens die modelontledingsproses aanteken?
- Wat is die aanbevole groepgrootte vir die opleiding van 'n diepleermodel?
- Wat is die stappe betrokke by modelanalise in diep leer?
- Hoe kan ons onbedoelde bedrog tydens opleiding in diepleermodelle voorkom?
- Wat is die twee hoofmaatstawwe wat in modelanalise in diep leer gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Advancing with deep learning