För att plotta noggrannheten och förlustvärdena för en utbildad modell inom området djupinlärning kan vi använda olika tekniker och verktyg som finns tillgängliga i Python och PyTorch. Att övervaka noggrannhets- och förlustvärdena är avgörande för att bedöma prestandan hos vår modell och fatta välgrundade beslut om dess utbildning och optimering. I det här svaret kommer vi att utforska två vanliga tillvägagångssätt: att använda Matplotlib-biblioteket och att använda TensorBoard-visualiseringsverktyget.
1. Rita grafer med Matplotlib:
Matplotlib är ett populärt plottbibliotek i Python som låter oss skapa ett brett utbud av visualiseringar, inklusive noggrannhets- och förlustgrafer. För att plotta noggrannheten och förlustvärdena för en tränad modell måste vi följa dessa steg:
Steg 1: Importera nödvändiga bibliotek:
python import matplotlib.pyplot as plt
Steg 2: Samla in noggrannhets- och förlustvärden under träning:
Under träningsprocessen lagrar vi vanligtvis noggrannhets- och förlustvärdena vid varje iteration eller epok. Vi kan skapa två separata listor för att lagra dessa värden. Till exempel:
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]
Steg 3: Skapa grafen:
Med Matplotlib kan vi plotta noggrannhets- och förlustvärdena mot antalet iterationer eller epoker. Här är ett exempel:
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()
Denna kod kommer att generera en graf med noggrannhets- och förlustvärdena representerade på y-axeln och antalet iterationer eller epoker på x-axeln. Noggrannhetsvärdena plottas som en linje och förlustvärdena plottas som en annan linje. Legenden hjälper till att skilja mellan de två.
2. Rita grafer med TensorBoard:
TensorBoard är ett kraftfullt visualiseringsverktyg från TensorFlow, som även kan användas med PyTorch-modeller. Det möjliggör interaktiv och detaljerad visualisering av olika aspekter av modellträning, inklusive noggrannhet och förlustvärden. För att plotta noggrannhets- och förlustvärdena med TensorBoard måste vi följa dessa steg:
Steg 1: Importera nödvändiga bibliotek:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Steg 2: Skapa ett SummaryWriter-objekt:
python writer = SummaryWriter()
Steg 3: Logga värdena för noggrannhet och förlust under träning:
Under träningsprocessen kan vi logga noggrannhets- och förlustvärdena vid varje iteration eller epok med hjälp av SummaryWriter-objektet. Till exempel:
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)
Steg 4: Starta TensorBoard:
Efter träning kan vi starta TensorBoard med hjälp av kommandoraden:
tensorboard --logdir=logs
Steg 5: Se graferna för noggrannhet och förlust i TensorBoard:
Öppna en webbläsare och gå till URL:en från TensorBoard. På fliken "Skalärer" kan vi visualisera noggrannhets- och förlustgraferna över tid. Vi kan anpassa visualiseringen genom att justera parametrarna och inställningarna i TensorBoard.
Att använda TensorBoard ger ytterligare fördelar såsom möjligheten att jämföra flera körningar, utforska olika mätvärden och analysera modellens prestanda mer i detalj.
Att plotta en utbildad modells noggrannhets- och förlustvärden är avgörande för att förstå dess prestanda. Vi kan använda Matplotlib-biblioteket för att skapa statiska grafer direkt i Python eller använda TensorBoard-visualiseringsverktyget för mer interaktiva och detaljerade visualiseringar.
Andra senaste frågor och svar ang Gå vidare med djupinlärning:
- Kan PyTorchs neurala nätverksmodell ha samma kod för CPU- och GPU-bearbetning?
- Varför är det viktigt att regelbundet analysera och utvärdera modeller för djupinlärning?
- Vad finns det för tekniker för att tolka förutsägelser som görs av en djupinlärningsmodell?
- Hur kan vi konvertera data till ett flytande format för analys?
- Vad är syftet med att använda epoker i djupinlärning?
- Hur kan vi logga utbildnings- och valideringsdata under modellanalysprocessen?
- Vilken är den rekommenderade batchstorleken för att träna en modell för djupinlärning?
- Vilka är stegen involverade i modellanalys i djupt lärande?
- Hur kan vi förhindra oavsiktligt fusk under utbildning i modeller för djupinlärning?
- Vilka är de två huvudmåtten som används i modellanalys vid djupinlärning?
Se fler frågor och svar i Avancera med djupinlärning