Za grafikon točnosti i vrijednosti gubitaka obučenog modela u području dubokog učenja, možemo koristiti različite tehnike i alate dostupne u Pythonu i PyTorchu. Praćenje točnosti i vrijednosti gubitaka je ključno za procjenu performansi našeg modela i donošenje informiranih odluka o njegovoj obuci i optimizaciji. U ovom odgovoru istražit ćemo dva uobičajena pristupa: korištenje Matplotlib biblioteke i korištenje alata za vizualizaciju TensorBoard.
1. Grafikovanje sa Matplotlib-om:
Matplotlib je popularna biblioteka za crtanje u Pythonu koja nam omogućava da kreiramo širok spektar vizualizacija, uključujući grafove tačnosti i gubitaka. Za grafikon točnosti i vrijednosti gubitaka obučenog modela, moramo slijediti ove korake:
Korak 1: Uvezite potrebne biblioteke:
python import matplotlib.pyplot as plt
Korak 2: Prikupite vrijednosti tačnosti i gubitaka tokom treninga:
Tokom procesa obuke, obično pohranjujemo vrijednosti točnosti i gubitaka u svakoj iteraciji ili epohi. Možemo kreirati dvije odvojene liste za pohranjivanje ovih vrijednosti. Na primjer:
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]
Korak 3: Kreirajte grafikon:
Koristeći Matplotlib, možemo iscrtati vrijednosti točnosti i gubitka u odnosu na broj iteracija ili epoha. Evo primjera:
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()
Ovaj kod će generirati graf s vrijednostima točnosti i gubitaka predstavljenim na y-osi i brojem iteracija ili epoha na x-osi. Vrijednosti tačnosti su iscrtane kao linija, a vrijednosti gubitaka su prikazane kao druga linija. Legenda pomaže u razlikovanju između njih.
2. Grafikovanje sa TensorBoardom:
TensorBoard je moćan alat za vizualizaciju koji pruža TensorFlow, koji se također može koristiti sa PyTorch modelima. Omogućava interaktivnu i detaljnu vizualizaciju različitih aspekata obuke modela, uključujući vrijednosti tačnosti i gubitaka. Za grafikon točnosti i vrijednosti gubitaka koristeći TensorBoard, moramo slijediti ove korake:
Korak 1: Uvezite potrebne biblioteke:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Korak 2: Kreirajte objekt SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
Korak 3: Zabilježite vrijednosti tačnosti i gubitaka tokom treninga:
Tokom procesa obuke, možemo evidentirati vrijednosti točnosti i gubitka u svakoj iteraciji ili epohi pomoću objekta SummaryWriter. Na primjer:
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)
Korak 4: Pokrenite TensorBoard:
Nakon obuke možemo pokrenuti TensorBoard pomoću komandne linije:
tensorboard --logdir=logs
Korak 5: Pogledajte grafikone tačnosti i gubitaka u TensorBoardu:
Otvorite web pretraživač i idite na URL koji vam daje TensorBoard. Na kartici "Skalari" možemo vizualizirati grafove tačnosti i gubitaka tokom vremena. Vizualizaciju možemo prilagoditi prilagođavanjem parametara i postavki u TensorBoardu.
Korištenje TensorBoard-a pruža dodatne prednosti kao što je mogućnost upoređivanja višestrukih pokreta, istraživanja različitih metrika i detaljnije analize performansi modela.
Grafički prikaz točnosti i vrijednosti gubitaka obučenog modela je od suštinskog značaja za razumijevanje njegovih performansi. Možemo koristiti Matplotlib biblioteku za kreiranje statičkih grafova direktno u Pythonu ili koristiti TensorBoard alat za vizualizaciju za interaktivnije i detaljnije vizualizacije.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredujući dubokim učenjem:
- Može li PyTorch model neuronske mreže imati isti kod za CPU i GPU obradu?
- Zašto je važno redovno analizirati i evaluirati modele dubokog učenja?
- Koje su neke tehnike za tumačenje predviđanja napravljenih od strane modela dubokog učenja?
- Kako možemo pretvoriti podatke u float format za analizu?
- Koja je svrha korištenja epoha u dubokom učenju?
- Kako možemo evidentirati podatke o obuci i validaciji tokom procesa analize modela?
- Koja je preporučena veličina serije za obuku modela dubokog učenja?
- Koji su koraci uključeni u analizu modela u dubokom učenju?
- Kako možemo spriječiti nenamjerno varanje tokom treninga u modelima dubokog učenja?
- Koje su dvije glavne metrike koje se koriste u analizi modela u dubokom učenju?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak uz dubinsko učenje