Upang i-graph ang katumpakan at pagkawala ng mga halaga ng isang sinanay na modelo sa larangan ng malalim na pag-aaral, maaari naming gamitin ang iba't ibang mga diskarte at tool na available sa Python at PyTorch. Ang pagsubaybay sa katumpakan at mga halaga ng pagkawala ay mahalaga para sa pagtatasa ng pagganap ng aming modelo at paggawa ng matalinong mga pagpapasya tungkol sa pagsasanay at pag-optimize nito. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang dalawang karaniwang diskarte: gamit ang Matplotlib library at paggamit ng TensorBoard visualization tool.
1. Pag-graph gamit ang Matplotlib:
Ang Matplotlib ay isang sikat na plotting library sa Python na nagbibigay-daan sa amin na lumikha ng malawak na hanay ng mga visualization, kabilang ang katumpakan at pagkawala ng mga graph. Upang i-graph ang katumpakan at pagkawala ng mga halaga ng isang sinanay na modelo, kailangan nating sundin ang mga hakbang na ito:
Hakbang 1: I-import ang mga kinakailangang aklatan:
python import matplotlib.pyplot as plt
Hakbang 2: Kolektahin ang mga halaga ng katumpakan at pagkawala sa panahon ng pagsasanay:
Sa panahon ng proseso ng pagsasanay, karaniwang iniimbak namin ang katumpakan at mga halaga ng pagkawala sa bawat pag-ulit o panahon. Maaari kaming lumikha ng dalawang magkahiwalay na listahan upang iimbak ang mga halagang ito. Halimbawa:
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]
Hakbang 3: Gumawa ng graph:
Gamit ang Matplotlib, maaari naming i-plot ang mga halaga ng katumpakan at pagkawala laban sa bilang ng mga pag-ulit o panahon. Narito ang isang halimbawa:
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()
Ang code na ito ay bubuo ng isang graph na may mga halaga ng katumpakan at pagkawala na kinakatawan sa y-axis at ang bilang ng mga pag-ulit o panahon sa x-axis. Ang mga halaga ng katumpakan ay naka-plot bilang isang linya, at ang mga halaga ng pagkawala ay naka-plot bilang isa pang linya. Ang alamat ay nakakatulong na makilala ang dalawa.
2. Pag-graph gamit ang TensorBoard:
Ang TensorBoard ay isang makapangyarihang visualization tool na ibinigay ng TensorFlow, na maaari ding gamitin sa mga modelo ng PyTorch. Nagbibigay-daan ito para sa interactive at detalyadong visualization ng iba't ibang aspeto ng pagsasanay ng modelo, kabilang ang mga halaga ng katumpakan at pagkawala. Upang i-graph ang mga halaga ng katumpakan at pagkawala gamit ang TensorBoard, kailangan nating sundin ang mga hakbang na ito:
Hakbang 1: I-import ang mga kinakailangang aklatan:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Hakbang 2: Lumikha ng bagay na SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
Hakbang 3: I-log ang katumpakan at mga halaga ng pagkawala sa panahon ng pagsasanay:
Sa panahon ng proseso ng pagsasanay, maaari naming i-log ang mga halaga ng katumpakan at pagkawala sa bawat pag-ulit o panahon gamit ang bagay na SummaryWriter. Halimbawa:
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)
Hakbang 4: Ilunsad ang TensorBoard:
Pagkatapos ng pagsasanay, maaari naming ilunsad ang TensorBoard gamit ang command line:
tensorboard --logdir=logs
Hakbang 5: Tingnan ang katumpakan at pagkawala ng mga graph sa TensorBoard:
Magbukas ng web browser at pumunta sa URL na ibinigay ng TensorBoard. Sa tab na "Scalars," maaari naming makita ang katumpakan at pagkawala ng mga graph sa paglipas ng panahon. Maaari naming i-customize ang visualization sa pamamagitan ng pagsasaayos ng mga parameter at setting sa TensorBoard.
Ang paggamit ng TensorBoard ay nagbibigay ng mga karagdagang benepisyo tulad ng kakayahang maghambing ng maramihang pagtakbo, galugarin ang iba't ibang sukatan, at pag-aralan ang pagganap ng modelo nang mas detalyado.
Ang pag-graph ng katumpakan at pagkawala ng mga halaga ng isang sinanay na modelo ay mahalaga para maunawaan ang pagganap nito. Magagamit natin ang Matplotlib library para gumawa ng mga static na graph nang direkta sa Python o gamitin ang TensorBoard visualization tool para sa mas interactive at detalyadong visualization.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa malalim na pag-aaral:
- Maaari bang magkaroon ng parehong code ang modelo ng neural network ng PyTorch para sa pagproseso ng CPU at GPU?
- Bakit mahalagang regular na suriin at suriin ang mga modelo ng malalim na pag-aaral?
- Ano ang ilang mga diskarte para sa pagbibigay-kahulugan sa mga hula na ginawa ng isang modelo ng malalim na pag-aaral?
- Paano natin maiko-convert ang data sa isang float na format para sa pagsusuri?
- Ano ang layunin ng paggamit ng mga kapanahunan sa malalim na pag-aaral?
- Paano natin mai-log ang data ng pagsasanay at pagpapatunay sa panahon ng proseso ng pagsusuri ng modelo?
- Ano ang inirerekomendang laki ng batch para sa pagsasanay ng malalim na modelo ng pag-aaral?
- Ano ang mga hakbang na kasangkot sa pagsusuri ng modelo sa malalim na pag-aaral?
- Paano natin mapipigilan ang hindi sinasadyang pagdaraya sa panahon ng pagsasanay sa mga modelo ng malalim na pag-aaral?
- Ano ang dalawang pangunahing sukatan na ginagamit sa pagsusuri ng modelo sa malalim na pag-aaral?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Advancing with deep learning