Untuk membuat grafik nilai akurasi dan kerugian model terlatih di bidang pembelajaran mendalam, kita dapat memanfaatkan berbagai teknik dan alat yang tersedia di Python dan PyTorch. Memantau nilai akurasi dan kerugian sangat penting untuk menilai kinerja model kami dan membuat keputusan yang tepat tentang pelatihan dan pengoptimalannya. Dalam jawaban ini, kita akan mengeksplorasi dua pendekatan umum: menggunakan pustaka Matplotlib dan memanfaatkan alat visualisasi TensorBoard.
1. Grafik dengan Matplotlib:
Matplotlib adalah pustaka plotting populer di Python yang memungkinkan kita membuat berbagai macam visualisasi, termasuk akurasi dan grafik kerugian. Untuk membuat grafik nilai akurasi dan kerugian dari model yang dilatih, kita perlu mengikuti langkah-langkah berikut:
Langkah 1: Impor perpustakaan yang diperlukan:
python import matplotlib.pyplot as plt
Langkah 2: Kumpulkan akurasi dan nilai kerugian selama pelatihan:
Selama proses pelatihan, kami biasanya menyimpan nilai akurasi dan kerugian pada setiap iterasi atau epoch. Kami dapat membuat dua daftar terpisah untuk menyimpan nilai-nilai ini. Misalnya:
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]
Langkah 3: Buat grafik:
Menggunakan Matplotlib, kita dapat memplot akurasi dan nilai kerugian terhadap jumlah iterasi atau zaman. Berikut contohnya:
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()
Kode ini akan menghasilkan grafik dengan akurasi dan nilai kerugian yang direpresentasikan pada sumbu y dan jumlah iterasi atau epoch pada sumbu x. Nilai akurasi diplot sebagai garis, dan nilai kerugian diplot sebagai garis lain. Legenda membantu membedakan keduanya.
2. Grafik dengan TensorBoard:
TensorBoard adalah alat visualisasi canggih yang disediakan oleh TensorFlow, yang juga dapat digunakan dengan model PyTorch. Ini memungkinkan visualisasi interaktif dan terperinci dari berbagai aspek pelatihan model, termasuk nilai akurasi dan kerugian. Untuk membuat grafik nilai akurasi dan kerugian menggunakan TensorBoard, kita perlu mengikuti langkah-langkah berikut:
Langkah 1: Impor perpustakaan yang diperlukan:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Langkah 2: Buat objek SummaryWriter :
python writer = SummaryWriter()
Langkah 3: Catat akurasi dan nilai kerugian selama pelatihan:
Selama proses pelatihan, kita dapat mencatat akurasi dan nilai kerugian pada setiap iterasi atau epoch menggunakan objek SummaryWriter. Misalnya:
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)
Langkah 4: Luncurkan TensorBoard:
Setelah pelatihan, kita dapat meluncurkan TensorBoard menggunakan baris perintah:
tensorboard --logdir=logs
Langkah 5: Lihat akurasi dan grafik kerugian di TensorBoard:
Buka browser web dan buka URL yang disediakan oleh TensorBoard. Di tab "Skalar", kita dapat memvisualisasikan akurasi dan grafik kerugian dari waktu ke waktu. Kita dapat menyesuaikan visualisasi dengan menyesuaikan parameter dan pengaturan di TensorBoard.
Menggunakan TensorBoard memberikan manfaat tambahan seperti kemampuan untuk membandingkan beberapa proses, menjelajahi berbagai metrik, dan menganalisis performa model secara lebih mendetail.
Membuat grafik nilai akurasi dan kerugian dari model yang dilatih sangat penting untuk memahami kinerjanya. Kita dapat menggunakan pustaka Matplotlib untuk membuat grafik statis secara langsung dengan Python atau menggunakan alat visualisasi TensorBoard untuk visualisasi yang lebih interaktif dan mendetail.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Maju dengan pembelajaran yang mendalam:
- Bisakah model jaringan saraf PyTorch memiliki kode yang sama untuk pemrosesan CPU dan GPU?
- Mengapa penting untuk menganalisis dan mengevaluasi model deep learning secara berkala?
- Apa saja teknik untuk menafsirkan prediksi yang dibuat oleh model pembelajaran mendalam?
- Bagaimana kita bisa mengonversi data menjadi format float untuk analisis?
- Apa tujuan menggunakan zaman dalam pembelajaran yang mendalam?
- Bagaimana kita bisa mencatat data pelatihan dan validasi selama proses analisis model?
- Berapa ukuran batch yang direkomendasikan untuk melatih model deep learning?
- Apa langkah-langkah yang terlibat dalam analisis model dalam pembelajaran mendalam?
- Bagaimana kita dapat mencegah kecurangan yang tidak disengaja selama pelatihan dalam model pembelajaran mendalam?
- Apa dua metrik utama yang digunakan dalam analisis model dalam pembelajaran mendalam?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Memajukan dengan pembelajaran mendalam