برای ترسیم نمودار دقت و مقادیر از دست دادن یک مدل آموزش دیده در زمینه یادگیری عمیق، میتوانیم از تکنیکها و ابزارهای مختلف موجود در Python و PyTorch استفاده کنیم. نظارت بر دقت و مقادیر تلفات برای ارزیابی عملکرد مدل ما و تصمیم گیری آگاهانه در مورد آموزش و بهینه سازی آن بسیار مهم است. در این پاسخ، دو رویکرد رایج را بررسی خواهیم کرد: استفاده از کتابخانه Matplotlib و استفاده از ابزار تجسم TensorBoard.
1. ترسیم نمودار با Matplotlib:
Matplotlib یک کتابخانه رسم پرطرفدار در پایتون است که به ما امکان می دهد طیف گسترده ای از تجسم ها از جمله نمودارهای دقت و از دست دادن را ایجاد کنیم. برای ترسیم نمودار دقت و مقادیر تلفات یک مدل آموزش دیده، باید این مراحل را دنبال کنیم:
مرحله 1: کتابخانه های لازم را وارد کنید:
python import matplotlib.pyplot as plt
مرحله 2: مقادیر دقت و ضرر را در طول تمرین جمع آوری کنید:
در طول فرآیند آموزش، ما معمولاً مقادیر دقت و از دست دادن را در هر تکرار یا دوره ذخیره میکنیم. ما می توانیم دو لیست جداگانه برای ذخیره این مقادیر ایجاد کنیم. مثلا:
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]
مرحله 3: ایجاد نمودار:
با استفاده از Matplotlib، میتوانیم مقادیر دقت و تلفات را در برابر تعداد تکرارها یا دورهها رسم کنیم. در اینجا یک مثال است:
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()
این کد نموداری با مقادیر دقت و تلفات نشان داده شده در محور y و تعداد تکرارها یا دورهها در محور x ایجاد میکند. مقادیر دقت به عنوان یک خط و مقادیر تلفات به عنوان یک خط دیگر رسم می شوند. افسانه به تمایز بین این دو کمک می کند.
2. ترسیم نمودار با TensorBoard:
TensorBoard یک ابزار تجسم قدرتمند ارائه شده توسط TensorFlow است که می تواند با مدل های PyTorch نیز استفاده شود. این امکان تجسم تعاملی و دقیق جنبه های مختلف آموزش مدل، از جمله دقت و مقادیر از دست دادن را فراهم می کند. برای ترسیم نمودار دقت و مقادیر تلفات با استفاده از TensorBoard، باید این مراحل را دنبال کنیم:
مرحله 1: کتابخانه های لازم را وارد کنید:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
مرحله 2: یک شی SummaryWriter ایجاد کنید:
python writer = SummaryWriter()
مرحله 3: ثبت مقادیر دقت و ضرر در طول تمرین:
در طول فرآیند آموزش، میتوانیم مقادیر دقت و از دست دادن را در هر تکرار یا دوره با استفاده از شی SummaryWriter ثبت کنیم. مثلا:
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)
مرحله 4: راه اندازی TensorBoard:
پس از آموزش، می توانیم TensorBoard را با استفاده از خط فرمان راه اندازی کنیم:
tensorboard --logdir=logs
مرحله 5: نمودارهای دقت و ضرر را در TensorBoard مشاهده کنید:
یک مرورگر وب باز کنید و به URL ارائه شده توسط TensorBoard بروید. در تب "Scalars" میتوانیم نمودارهای دقت و ضرر را در طول زمان تجسم کنیم. ما می توانیم با تنظیم پارامترها و تنظیمات در TensorBoard، تجسم را سفارشی کنیم.
استفاده از TensorBoard مزایای دیگری مانند توانایی مقایسه چند اجرا، بررسی معیارهای مختلف و تجزیه و تحلیل عملکرد مدل را با جزئیات بیشتر فراهم می کند.
ترسیم نمودار دقت و مقادیر تلفات یک مدل آموزش دیده برای درک عملکرد آن ضروری است. ما میتوانیم از کتابخانه Matplotlib برای ایجاد نمودارهای استاتیک مستقیماً در پایتون استفاده کنیم یا از ابزار تجسم TensorBoard برای تجسمهای تعاملی و دقیقتر استفاده کنیم.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پیشرفت با یادگیری عمیق:
- آیا مدل شبکه عصبی PyTorch می تواند کد یکسانی برای پردازش CPU و GPU داشته باشد؟
- چرا تحلیل و ارزیابی منظم مدل های یادگیری عمیق مهم است؟
- چند تکنیک برای تفسیر پیش بینی های انجام شده توسط یک مدل یادگیری عمیق چیست؟
- چگونه می توانیم داده ها را به فرمت شناور برای تجزیه و تحلیل تبدیل کنیم؟
- هدف از استفاده از دوره ها در یادگیری عمیق چیست؟
- چگونه می توانیم داده های آموزشی و اعتبار سنجی را در طول فرآیند تحلیل مدل ثبت کنیم؟
- اندازه دسته ای توصیه شده برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق چیست؟
- مراحل تجزیه و تحلیل مدل در یادگیری عمیق چیست؟
- چگونه می توانیم از تقلب ناخواسته در طول آموزش در مدل های یادگیری عمیق جلوگیری کنیم؟
- دو معیار اصلی مورد استفاده در تحلیل مدل در یادگیری عمیق چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در Advancing with deep learning مشاهده کنید