Каб пабудаваць графік дакладнасці і значэнняў страт падрыхтаванай мадэлі ў галіне глыбокага навучання, мы можам выкарыстоўваць розныя метады і інструменты, даступныя ў Python і PyTorch. Маніторынг значэнняў дакладнасці і страт мае вырашальнае значэнне для ацэнкі прадукцыйнасці нашай мадэлі і прыняцця абгрунтаваных рашэнняў аб яе навучанні і аптымізацыі. У гэтым адказе мы вывучым два агульныя падыходы: выкарыстанне бібліятэкі Matplotlib і выкарыстанне інструмента візуалізацыі TensorBoard.
1. Графічны з Matplotlib:
Matplotlib - гэта папулярная бібліятэка для пабудовы графікаў у Python, якая дазваляе нам ствараць шырокі спектр візуалізацый, уключаючы графікі дакладнасці і страт. Каб пабудаваць графік дакладнасці і значэнняў страт навучанай мадэлі, нам трэба выканаць наступныя дзеянні:
Крок 1: Імпартуйце неабходныя бібліятэкі:
python import matplotlib.pyplot as plt
Крок 2. Збярыце значэнні дакладнасці і страт падчас навучання:
У працэсе навучання мы звычайна захоўваем значэнні дакладнасці і страт на кожнай ітэрацыі або эпосе. Мы можам стварыць два асобныя спісы для захоўвання гэтых значэнняў. Напрыклад:
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]
Крок 3: Стварыце графік:
Выкарыстоўваючы Matplotlib, мы можам пабудаваць графік значэнняў дакладнасці і страт у залежнасці ад колькасці ітэрацый або эпох. Вось прыклад:
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()
Гэты код створыць графік са значэннямі дакладнасці і страт, прадстаўленымі на восі y, і колькасцю ітэрацый або эпох на восі x. Значэнні дакладнасці нанесены ў выглядзе лініі, а значэнні страт - у выглядзе іншай лініі. Легенда дапамагае адрозніць іх.
2. Пабудова графікаў з TensorBoard:
TensorBoard - гэта магутны інструмент візуалізацыі ад TensorFlow, які таксама можна выкарыстоўваць з мадэлямі PyTorch. Гэта дазваляе інтэрактыўную і падрабязную візуалізацыю розных аспектаў навучання мадэлі, уключаючы дакладнасць і значэнні страт. Каб пабудаваць графік дакладнасці і значэнняў страт з дапамогай TensorBoard, нам трэба выканаць наступныя дзеянні:
Крок 1: Імпартуйце неабходныя бібліятэкі:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Крок 2: Стварыце аб'ект SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
Крок 3: Запіс значэнняў дакладнасці і страт падчас навучання:
У працэсе навучання мы можам запісваць значэнні дакладнасці і страт на кожнай ітэрацыі або эпосе з дапамогай аб'екта SummaryWriter. Напрыклад:
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)
Крок 4: Запусціце TensorBoard:
Пасля навучання мы можам запусціць TensorBoard з дапамогай каманднага радка:
tensorboard --logdir=logs
Крок 5: Праглядзіце графікі дакладнасці і страт у TensorBoard:
Адкрыйце вэб-браўзер і перайдзіце па URL-адрасу, прапанаванаму TensorBoard. Ва ўкладцы «Скаляры» мы можам візуалізаваць графікі дакладнасці і страт з цягам часу. Мы можам наладзіць візуалізацыю, наладзіўшы параметры і налады ў TensorBoard.
Выкарыстанне TensorBoard дае дадатковыя перавагі, такія як магчымасць параўноўваць некалькі прагонаў, даследаваць розныя паказчыкі і больш падрабязна аналізаваць прадукцыйнасць мадэлі.
Пабудова графікаў дакладнасці і значэнняў страт навучанай мадэлі важная для разумення яе прадукцыйнасці. Мы можам выкарыстоўваць бібліятэку Matplotlib для стварэння статычных графікаў непасрэдна ў Python або выкарыстоўваць інструмент візуалізацыі TensorBoard для больш інтэрактыўнай і дэталёвай візуалізацыі.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Прасоўванне з глыбокім навучаннем:
- Ці можа мадэль нейроннай сеткі PyTorch мець аднолькавы код для апрацоўкі працэсарам і графічным працэсарам?
- Чаму важна рэгулярна аналізаваць і ацэньваць мадэлі глыбокага навучання?
- Якія метады інтэрпрэтацыі прагнозаў, зробленых мадэллю глыбокага навучання?
- Як мы можам пераўтварыць дадзеныя ў фармат float для аналізу?
- Якая мэта выкарыстання эпох у паглыбленым навучанні?
- Як мы можам зарэгістраваць даныя навучання і праверкі ў працэсе аналізу мадэлі?
- Які рэкамендаваны памер партыі для навучання мадэлі глыбокага навучання?
- Якія этапы аналізу мадэлі ў паглыбленым навучанні?
- Як мы можам прадухіліць ненаўмысны падман падчас навучання ў мадэлях глыбокага навучання?
- Якія дзве асноўныя метрыкі выкарыстоўваюцца ў аналізе мадэлі ў паглыбленым навучанні?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Прасоўванне з паглыбленым навучаннем".