ในการสร้างกราฟค่าความแม่นยำและการสูญเสียของโมเดลที่ได้รับการฝึกในด้านการเรียนรู้เชิงลึก เราสามารถใช้เทคนิคและเครื่องมือต่างๆ ที่มีอยู่ใน Python และ PyTorch การตรวจสอบค่าความแม่นยำและการสูญเสียเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองของเรา และการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลรอบด้านเกี่ยวกับการฝึกอบรมและการเพิ่มประสิทธิภาพ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจวิธีการทั่วไปสองวิธี: การใช้ไลบรารี Matplotlib และการใช้เครื่องมือแสดงภาพ TensorBoard
1. การสร้างกราฟด้วย Matplotlib:
Matplotlib เป็นไลบรารีการลงจุดยอดนิยมใน Python ที่ช่วยให้เราสร้างการแสดงภาพได้หลากหลาย รวมถึงกราฟที่แม่นยำและการสูญเสีย หากต้องการสร้างกราฟค่าความแม่นยำและการสูญเสียของแบบจำลองที่ได้รับการฝึก เราต้องทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
ขั้นตอนที่ 1: นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น:
python import matplotlib.pyplot as plt
ขั้นตอนที่ 2: รวบรวมค่าความแม่นยำและการสูญเสียระหว่างการฝึก:
ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม โดยทั่วไปเราจะจัดเก็บค่าความแม่นยำและการสูญเสียในแต่ละการวนซ้ำหรือยุค เราสามารถสร้างสองรายการแยกกันเพื่อเก็บค่าเหล่านี้ ตัวอย่างเช่น:
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]
ขั้นตอนที่ 3: สร้างกราฟ:
การใช้ Matplotlib ทำให้เราสามารถพล็อตค่าความแม่นยำและการสูญเสียเทียบกับจำนวนการวนซ้ำหรือยุคได้ นี่คือตัวอย่าง:
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()
โค้ดนี้จะสร้างกราฟที่มีค่าความแม่นยำและการสูญเสียที่แสดงบนแกน y และจำนวนการวนซ้ำหรือยุคบนแกน x ค่าความแม่นยำจะถูกพล็อตเป็นเส้น และค่าที่สูญเสียจะถูกพล็อตเป็นอีกบรรทัดหนึ่ง ตำนานช่วยแยกแยะระหว่างทั้งสอง
2. การสร้างกราฟด้วย TensorBoard:
TensorBoard เป็นเครื่องมือแสดงภาพอันทรงพลังจาก TensorFlow ซึ่งสามารถใช้กับโมเดล PyTorch ได้เช่นกัน ช่วยให้สามารถแสดงภาพเชิงโต้ตอบและรายละเอียดของแง่มุมต่างๆ ของการฝึกโมเดล รวมถึงความแม่นยำและค่าการสูญเสีย หากต้องการสร้างกราฟค่าความแม่นยำและการสูญเสียโดยใช้ TensorBoard เราต้องทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
ขั้นตอนที่ 1: นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
ขั้นตอนที่ 2: สร้างวัตถุ SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
ขั้นตอนที่ 3: บันทึกค่าความแม่นยำและการสูญเสียระหว่างการฝึก:
ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม เราสามารถบันทึกค่าความแม่นยำและการสูญเสียในแต่ละรอบหรือยุคได้โดยใช้อ็อบเจ็กต์ SummaryWriter ตัวอย่างเช่น:
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)
ขั้นตอนที่ 4: เปิดตัว TensorBoard:
หลังการฝึก เราสามารถเปิด TensorBoard ได้โดยใช้บรรทัดคำสั่ง:
tensorboard --logdir=logs
ขั้นตอนที่ 5: ดูกราฟความแม่นยำและการสูญเสียใน TensorBoard:
เปิดเว็บเบราว์เซอร์แล้วไปที่ URL ที่ TensorBoard ให้ไว้ ในแท็บ "สเกลาร์" เราสามารถมองเห็นกราฟความแม่นยำและกราฟการสูญเสียเมื่อเวลาผ่านไปได้ เราปรับแต่งการแสดงภาพได้โดยการปรับพารามิเตอร์และการตั้งค่าใน TensorBoard
การใช้ TensorBoard ให้ประโยชน์เพิ่มเติม เช่น ความสามารถในการเปรียบเทียบการทำงานหลายรายการ สำรวจเมตริกต่างๆ และวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโมเดลโดยละเอียดมากขึ้น
การสร้างกราฟค่าความแม่นยำและการสูญเสียของโมเดลที่ได้รับการฝึกถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำความเข้าใจประสิทธิภาพของโมเดล เราสามารถใช้ไลบรารี Matplotlib เพื่อสร้างกราฟคงที่โดยตรงใน Python หรือใช้เครื่องมือการแสดงภาพ TensorBoard สำหรับการแสดงภาพที่มีการโต้ตอบและมีรายละเอียดมากขึ้น
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ ก้าวล้ำด้วยการเรียนรู้เชิงลึก:
- โมเดลเครือข่ายประสาท PyTorch สามารถมีรหัสเดียวกันสำหรับการประมวลผล CPU และ GPU ได้หรือไม่
- เหตุใดการวิเคราะห์และประเมินโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเป็นประจำจึงมีความสำคัญ
- เทคนิคใดบ้างในการตีความการคาดคะเนที่เกิดจากโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
- เราจะแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบทศนิยมเพื่อการวิเคราะห์ได้อย่างไร?
- จุดประสงค์ของการใช้ยุคในการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร
- เราจะบันทึกข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบในระหว่างกระบวนการวิเคราะห์แบบจำลองได้อย่างไร
- ขนาดแบทช์ที่แนะนำสำหรับการฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกคือเท่าใด
- ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์แบบจำลองในการเรียนรู้เชิงลึกมีอะไรบ้าง
- เราจะป้องกันการโกงโดยไม่ได้ตั้งใจในระหว่างการฝึกอบรมในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร
- อะไรคือสองเมตริกหลักที่ใช้ในการวิเคราะห์แบบจำลองในการเรียนรู้เชิงลึก
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมในความก้าวหน้าด้วยการเรียนรู้เชิงลึก