Na zobrazenie presnosti a hodnôt strát trénovaného modelu v oblasti hlbokého učenia môžeme využiť rôzne techniky a nástroje dostupné v Pythone a PyTorch. Monitorovanie presnosti a hodnôt strát je kľúčové pre hodnotenie výkonnosti nášho modelu a prijímanie informovaných rozhodnutí o jeho tréningu a optimalizácii. V tejto odpovedi preskúmame dva bežné prístupy: použitie knižnice Matplotlib a využitie vizualizačného nástroja TensorBoard.
1. Graf s Matplotlib:
Matplotlib je populárna knižnica vykresľovania v Pythone, ktorá nám umožňuje vytvárať širokú škálu vizualizácií vrátane grafov presnosti a strát. Ak chcete zobraziť hodnoty presnosti a straty trénovaného modelu, musíme postupovať podľa týchto krokov:
Krok 1: Importujte potrebné knižnice:
python import matplotlib.pyplot as plt
Krok 2: Zozbierajte hodnoty presnosti a straty počas tréningu:
Počas tréningového procesu zvyčajne ukladáme hodnoty presnosti a straty v každej iterácii alebo epoche. Na uloženie týchto hodnôt môžeme vytvoriť dva samostatné zoznamy. Napríklad:
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]
Krok 3: Vytvorte graf:
Pomocou Matplotlib môžeme vykresliť hodnoty presnosti a straty oproti počtu iterácií alebo epoch. Tu je príklad:
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()
Tento kód vygeneruje graf s hodnotami presnosti a straty znázornenými na osi y a počtom iterácií alebo epoch na osi x. Hodnoty presnosti sú vynesené ako čiara a hodnoty straty sú vynesené ako ďalšia čiara. Legenda pomáha rozlišovať medzi nimi.
2. Tvorba grafov pomocou TensorBoard:
TensorBoard je výkonný vizualizačný nástroj poskytovaný spoločnosťou TensorFlow, ktorý možno použiť aj s modelmi PyTorch. Umožňuje interaktívnu a detailnú vizualizáciu rôznych aspektov modelového tréningu, vrátane presnosti a hodnôt strát. Ak chcete zobraziť hodnoty presnosti a straty pomocou TensorBoard, musíme postupovať podľa týchto krokov:
Krok 1: Importujte potrebné knižnice:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Krok 2: Vytvorte objekt SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
Krok 3: Zaznamenajte si hodnoty presnosti a straty počas tréningu:
Počas tréningového procesu môžeme zaznamenávať hodnoty presnosti a straty v každej iterácii alebo epoche pomocou objektu SummaryWriter. Napríklad:
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)
Krok 4: Spustite TensorBoard:
Po tréningu môžeme spustiť TensorBoard pomocou príkazového riadku:
tensorboard --logdir=logs
Krok 5: Pozrite si grafy presnosti a strát v TensorBoard:
Otvorte webový prehliadač a prejdite na adresu URL poskytnutú spoločnosťou TensorBoard. V záložke „Scalars“ si môžeme vizualizovať grafy presnosti a strát v priebehu času. Vizualizáciu si môžeme prispôsobiť úpravou parametrov a nastavení v TensorBoard.
Používanie TensorBoard poskytuje ďalšie výhody, ako napríklad možnosť porovnávať viacero cyklov, skúmať rôzne metriky a podrobnejšie analyzovať výkon modelu.
Graf presnosti a hodnôt strát natrénovaného modelu je nevyhnutný na pochopenie jeho výkonu. Knižnicu Matplotlib môžeme použiť na vytváranie statických grafov priamo v Pythone alebo využiť vizualizačný nástroj TensorBoard na interaktívnejšie a podrobnejšie vizualizácie.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Pokrok s hlbokým učením:
- Môže mať model neurónovej siete PyTorch rovnaký kód pre spracovanie CPU a GPU?
- Prečo je dôležité pravidelne analyzovať a vyhodnocovať modely hlbokého učenia?
- Aké sú niektoré techniky na interpretáciu predpovedí vytvorených modelom hlbokého učenia?
- Ako môžeme previesť údaje do formátu float na analýzu?
- Aký je účel používania epoch v hlbokom učení?
- Ako môžeme zaznamenávať tréningové a validačné údaje počas procesu analýzy modelu?
- Aká je odporúčaná veľkosť dávky na trénovanie modelu hlbokého učenia?
- Aké kroky zahŕňa analýza modelu v hlbokom učení?
- Ako môžeme zabrániť neúmyselnému podvádzaniu počas tréningu v modeloch hlbokého učenia?
- Aké sú dve hlavné metriky používané v modelovej analýze v hlbokom učení?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v časti Pokračovanie s hlbokým učením