כדי לצייר גרף של ערכי הדיוק וההפסד של מודל מאומן בתחום הלמידה העמוקה, נוכל להשתמש בטכניקות וכלים שונים הזמינים ב-Python וב-PyTorch. ניטור ערכי הדיוק וההפסד הוא חיוני להערכת הביצועים של המודל שלנו וקבלת החלטות מושכלות לגבי הכשרתו ואופטימיזציה שלו. בתשובה זו, נחקור שתי גישות נפוצות: שימוש בספריית Matplotlib ושימוש בכלי ההדמיה של TensorBoard.
1. גרף עם Matplotlib:
Matplotlib היא ספריית תכנון פופולרית ב- Python המאפשרת לנו ליצור מגוון רחב של הדמיות, כולל גרפי דיוק ואובדן. כדי לצייר גרף של ערכי הדיוק וההפסד של מודל מאומן, עלינו לבצע את השלבים הבאים:
שלב 1: ייבא את הספריות הדרושות:
python import matplotlib.pyplot as plt
שלב 2: אסוף את ערכי הדיוק וההפסד במהלך האימון:
במהלך תהליך האימון, אנו בדרך כלל מאחסנים את ערכי הדיוק וההפסד בכל איטרציה או תקופה. אנו יכולים ליצור שתי רשימות נפרדות כדי לאחסן את הערכים הללו. לדוגמה:
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]
שלב 3: צור את הגרף:
באמצעות Matplotlib, אנו יכולים לשרטט את ערכי הדיוק וההפסד מול מספר האיטרציות או העידנים. הנה דוגמה:
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()
קוד זה יפיק גרף עם ערכי הדיוק וההפסד המיוצגים על ציר ה-y ומספר האיטרציות או העידנים בציר ה-x. ערכי הדיוק משורטטים כקו, וערכי ההפסד משורטטים כקו נוסף. האגדה עוזרת להבחין בין השניים.
2. גרף עם TensorBoard:
TensorBoard הוא כלי הדמיה רב עוצמה המסופק על ידי TensorFlow, שניתן להשתמש בו גם עם דגמי PyTorch. הוא מאפשר הדמיה אינטראקטיבית ומפורטת של היבטים שונים של אימון מודלים, לרבות ערכי דיוק ואובדן. כדי לצייר גרף של ערכי הדיוק וההפסד באמצעות TensorBoard, עלינו לבצע את השלבים הבאים:
שלב 1: ייבא את הספריות הדרושות:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
שלב 2: צור אובייקט SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
שלב 3: רישום את ערכי הדיוק והאובדן במהלך האימון:
במהלך תהליך האימון, נוכל לרשום את ערכי הדיוק והאובדן בכל איטרציה או תקופה באמצעות האובייקט SummaryWriter. לדוגמה:
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)
שלב 4: הפעל את TensorBoard:
לאחר האימון, נוכל להפעיל את TensorBoard באמצעות שורת הפקודה:
tensorboard --logdir=logs
שלב 5: הצג את גרפי הדיוק וההפסד ב-TensorBoard:
פתח דפדפן אינטרנט ועבור לכתובת האתר שסופקה על ידי TensorBoard. בלשונית "סקלרים", נוכל לדמיין את גרפי הדיוק וההפסד לאורך זמן. אנו יכולים להתאים אישית את ההדמיה על ידי התאמת הפרמטרים וההגדרות ב- TensorBoard.
השימוש ב-TensorBoard מספק יתרונות נוספים כגון היכולת להשוות ריצות מרובות, לחקור מדדים שונים ולנתח את ביצועי המודל ביתר פירוט.
גרף של ערכי הדיוק והאובדן של מודל מאומן חיוני להבנת הביצועים שלו. אנו יכולים להשתמש בספריית Matplotlib כדי ליצור גרפים סטטיים ישירות ב-Python או להשתמש בכלי ההדמיה של TensorBoard להדמיות אינטראקטיביות ומפורטות יותר.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד עמוק:
- האם למודל הרשת העצבית של PyTorch יכול להיות אותו קוד עבור עיבוד המעבד וה-GPU?
- מדוע חשוב לנתח ולהעריך באופן קבוע מודלים של למידה עמוקה?
- מהן כמה טכניקות לפירוש התחזיות שנעשו על ידי מודל למידה עמוקה?
- כיצד נוכל להמיר נתונים לפורמט צף לניתוח?
- מהי המטרה של שימוש בתקופות בלמידה עמוקה?
- כיצד נוכל לרשום את נתוני ההדרכה והאימות במהלך תהליך ניתוח המודל?
- מהו גודל האצווה המומלץ להכשרת מודל למידה עמוקה?
- מהם השלבים הכרוכים בניתוח מודלים בלמידה עמוקה?
- כיצד נוכל למנוע רמאות לא מכוונת במהלך אימון במודלים של למידה עמוקה?
- מהם שני המדדים העיקריים המשמשים בניתוח מודלים בלמידה עמוקה?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance with Deep learning