Да бисмо приказали графиконе тачности и вредности губитака обученог модела у области дубоког учења, можемо да користимо различите технике и алате доступне у Питхон-у и ПиТорцх-у. Праћење вредности тачности и губитака је кључно за процену перформанси нашег модела и доношење информисаних одлука о његовој обуци и оптимизацији. У овом одговору ћемо истражити два уобичајена приступа: коришћење библиотеке Матплотлиб и коришћење алата за визуелизацију ТенсорБоард.
1. Графиковање помоћу Матплотлиб-а:
Матплотлиб је популарна библиотека за цртање у Питхон-у која нам омогућава да креирамо широк спектар визуелизација, укључујући графиконе тачности и губитака. Да бисмо приказали графикон тачности и вредности губитака обученог модела, морамо да следимо ове кораке:
Корак 1: Увезите потребне библиотеке:
python import matplotlib.pyplot as plt
Корак 2: Прикупите вредности тачности и губитака током тренинга:
Током процеса обуке, ми обично чувамо вредности тачности и губитака у свакој итерацији или епохи. Можемо да направимо две одвојене листе за чување ових вредности. На пример:
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]
Корак 3: Направите графикон:
Користећи Матплотлиб, можемо нацртати вредности тачности и губитака у односу на број итерација или епоха. Ево примера:
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()
Овај код ће генерисати графикон са вредностима тачности и губитака представљеним на и-оси и бројем итерација или епоха на к-оси. Вредности тачности су исцртане као линија, а вредности губитака су приказане као друга линија. Легенда помаже да се разликују ово двоје.
2. Графиковање помоћу ТенсорБоард-а:
ТенсорБоард је моћан алат за визуелизацију који пружа ТенсорФлов, који се такође може користити са ПиТорцх моделима. Омогућава интерактивну и детаљну визуализацију различитих аспеката обуке модела, укључујући вредности тачности и губитака. Да бисмо графички приказали вредности тачности и губитака користећи ТенсорБоард, морамо да следимо ове кораке:
Корак 1: Увезите потребне библиотеке:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Корак 2: Креирајте објекат СуммариВритер:
python writer = SummaryWriter()
Корак 3: Забележите вредности тачности и губитака током тренинга:
Током процеса обуке, можемо да евидентирамо вредности тачности и губитака у свакој итерацији или епохи користећи објекат СуммариВритер. На пример:
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)
Корак 4: Покрените ТенсорБоард:
Након обуке, можемо покренути ТенсорБоард користећи командну линију:
tensorboard --logdir=logs
Корак 5: Погледајте графиконе тачности и губитака у ТенсорБоард-у:
Отворите веб прегледач и идите на УРЛ адресу ТенсорБоард. На картици „Скалари“ можемо да визуелизујемо графиконе тачности и губитака током времена. Можемо да прилагодимо визуелизацију прилагођавањем параметара и подешавања у ТенсорБоард-у.
Коришћење ТенсорБоард-а пружа додатне предности као што је могућност упоређивања вишеструких покрета, истраживања различитих метрика и детаљније анализе перформанси модела.
Графички приказ вредности тачности и губитака обученог модела је од суштинског значаја за разумевање његових перформанси. Можемо да користимо библиотеку Матплотлиб да креирамо статичке графиконе директно у Питхон-у или да користимо ТенсорБоард алат за визуелизацију за интерактивније и детаљније визуелизације.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредујући дубоким учењем:
- Може ли ПиТорцх модел неуронске мреже имати исти код за обраду ЦПУ-а и ГПУ-а?
- Зашто је важно редовно анализирати и процењивати моделе дубоког учења?
- Које су неке технике за тумачење предвиђања модела дубоког учења?
- Како можемо конвертовати податке у флоат формат за анализу?
- Која је сврха коришћења епоха у дубоком учењу?
- Како можемо да евидентирамо податке о обуци и валидацији током процеса анализе модела?
- Која је препоручена величина серије за обуку модела дубоког учења?
- Који су кораци укључени у анализу модела у дубоком учењу?
- Како можемо спречити ненамерно варање током обуке у моделима дубоког учења?
- Које су две главне метрике које се користе у анализи модела у дубоком учењу?
Погледајте више питања и одговора у Унапредјење уз дубинско учење