For at tegne nøjagtigheden og tabsværdierne for en trænet model inden for deep learning, kan vi bruge forskellige teknikker og værktøjer, der er tilgængelige i Python og PyTorch. Overvågning af nøjagtigheden og tabsværdierne er afgørende for at vurdere ydeevnen af vores model og træffe informerede beslutninger om dens træning og optimering. I dette svar vil vi udforske to almindelige tilgange: Brug af Matplotlib-biblioteket og brug af TensorBoard-visualiseringsværktøjet.
1. Tegning af grafer med Matplotlib:
Matplotlib er et populært plottebibliotek i Python, der giver os mulighed for at skabe en bred vifte af visualiseringer, inklusive nøjagtigheds- og tabsgrafer. For at tegne nøjagtigheden og tabsværdierne for en trænet model skal vi følge disse trin:
Trin 1: Importer de nødvendige biblioteker:
python import matplotlib.pyplot as plt
Trin 2: Indsaml værdierne for nøjagtighed og tab under træning:
Under træningsprocessen gemmer vi typisk værdierne for nøjagtighed og tab ved hver iteration eller epoke. Vi kan oprette to separate lister til at gemme disse værdier. For eksempel:
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]
Trin 3: Opret grafen:
Ved hjælp af Matplotlib kan vi plotte nøjagtigheds- og tabsværdierne mod antallet af iterationer eller epoker. Her er et eksempel:
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()
Denne kode vil generere en graf med nøjagtigheds- og tabsværdierne repræsenteret på y-aksen og antallet af iterationer eller epoker på x-aksen. Nøjagtighedsværdierne er plottet som en linje, og tabsværdierne er plottet som en anden linje. Legenden hjælper med at skelne mellem de to.
2. Tegning af grafer med TensorBoard:
TensorBoard er et kraftfuldt visualiseringsværktøj leveret af TensorFlow, som også kan bruges med PyTorch-modeller. Det giver mulighed for interaktiv og detaljeret visualisering af forskellige aspekter af modeltræning, herunder nøjagtighed og tabsværdier. For at tegne nøjagtigheden og tabsværdierne ved hjælp af TensorBoard skal vi følge disse trin:
Trin 1: Importer de nødvendige biblioteker:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Trin 2: Opret et SummaryWriter-objekt:
python writer = SummaryWriter()
Trin 3: Log værdierne for nøjagtighed og tab under træning:
Under træningsprocessen kan vi logge nøjagtigheds- og tabsværdierne ved hver iteration eller epoke ved hjælp af SummaryWriter-objektet. For eksempel:
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)
Trin 4: Start TensorBoard:
Efter træning kan vi starte TensorBoard ved hjælp af kommandolinjen:
tensorboard --logdir=logs
Trin 5: Se nøjagtigheds- og tabsgraferne i TensorBoard:
Åbn en webbrowser og gå til URL'en fra TensorBoard. På fanen "Skalarer" kan vi visualisere nøjagtigheds- og tabsgraferne over tid. Vi kan tilpasse visualiseringen ved at justere parametre og indstillinger i TensorBoard.
Brug af TensorBoard giver yderligere fordele såsom muligheden for at sammenligne flere kørsler, udforske forskellige metrics og analysere modellens ydeevne mere detaljeret.
At tegne nøjagtigheden og tabsværdierne for en trænet model er afgørende for at forstå dens ydeevne. Vi kan bruge Matplotlib-biblioteket til at skabe statiske grafer direkte i Python eller bruge TensorBoard-visualiseringsværktøjet til mere interaktive og detaljerede visualiseringer.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt med dyb læring:
- Kan PyTorch neurale netværksmodel have den samme kode til CPU- og GPU-behandlingen?
- Hvorfor er det vigtigt regelmæssigt at analysere og evaluere deep learning-modeller?
- Hvad er nogle teknikker til at fortolke forudsigelser lavet af en dyb læringsmodel?
- Hvordan kan vi konvertere data til et float-format til analyse?
- Hvad er formålet med at bruge epoker i deep learning?
- Hvordan kan vi logge trænings- og valideringsdataene under modelanalyseprocessen?
- Hvad er den anbefalede batchstørrelse til træning af en deep learning-model?
- Hvilke trin er involveret i modelanalyse i deep learning?
- Hvordan kan vi forhindre utilsigtet snyd under træning i deep learning-modeller?
- Hvad er de to vigtigste målinger, der bruges i modelanalyse i deep learning?
Se flere spørgsmål og svar i Advancing with deep learning