Kanggo nggambar nilai akurasi lan kerugian model sing dilatih ing bidang sinau jero, kita bisa nggunakake macem-macem teknik lan alat sing kasedhiya ing Python lan PyTorch. Ngawasi akurasi lan nilai mundhut iku wigati kanggo netepke kinerja model kita lan nggawe pancasan informed babagan latihan lan optimalisasi. Ing jawaban iki, kita bakal njelajah rong pendekatan umum: nggunakake perpustakaan Matplotlib lan nggunakake alat visualisasi TensorBoard.
1. Grafik nganggo Matplotlib:
Matplotlib minangka perpustakaan plot populer ing Python sing ngidini kita nggawe macem-macem visualisasi, kalebu grafik akurasi lan kerugian. Kanggo nggambar nilai akurasi lan mundhut model sing dilatih, kita kudu tindakake langkah iki:
Langkah 1: Impor perpustakaan sing dibutuhake:
python import matplotlib.pyplot as plt
Langkah 2: Nglumpukake akurasi lan nilai kerugian sajrone latihan:
Sajrone proses latihan, kita biasane nyimpen nilai akurasi lan mundhut ing saben pengulangan utawa jaman. Kita bisa nggawe rong dhaptar sing kapisah kanggo nyimpen nilai kasebut. Tuladhane:
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: Nggawe grafik:
Nggunakake Matplotlib, kita bisa ngrancang nilai akurasi lan mundhut marang jumlah iterasi utawa jaman. Iki contone:
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 iki bakal ngasilake grafik kanthi akurasi lan nilai mundhut sing dituduhake ing sumbu y lan jumlah iterasi utawa jaman ing sumbu x. Nilai akurasi diplot minangka baris, lan nilai mundhut diplot minangka baris liyane. Legenda mbantu kanggo mbedakake antarane loro.
2. Grafik nganggo TensorBoard:
TensorBoard minangka alat visualisasi kuat sing diwenehake dening TensorFlow, sing uga bisa digunakake karo model PyTorch. Iki ngidini visualisasi interaktif lan rinci babagan macem-macem aspek latihan model, kalebu akurasi lan nilai kerugian. Kanggo nggambar nilai akurasi lan mundhut nggunakake TensorBoard, kita kudu tindakake langkah iki:
Langkah 1: Impor perpustakaan sing dibutuhake:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
Langkah 2: Nggawe obyek SummaryWriter:
python writer = SummaryWriter()
Langkah 3: Log nilai akurasi lan mundhut sajrone latihan:
Sajrone proses latihan, kita bisa log nilai akurasi lan mundhut ing saben pengulangan utawa jaman nggunakake obyek SummaryWriter. Tuladhane:
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: Bukak TensorBoard:
Sawise latihan, kita bisa miwiti TensorBoard nggunakake baris printah:
tensorboard --logdir=logs
Langkah 5: Deleng grafik akurasi lan mundhut ing TensorBoard:
Bukak browser web lan pindhah menyang URL sing diwenehake dening TensorBoard. Ing tab "Skalar", kita bisa nggambarake akurasi lan grafik mundhut saka wektu. Kita bisa ngatur visualisasi kanthi nyetel paramèter lan setelan ing TensorBoard.
Nggunakake TensorBoard menehi keuntungan tambahan kayata kemampuan kanggo mbandhingaké sawetara roto, njelajah metrik beda, lan nganalisa kinerja model ing luwih rinci.
Grafik akurasi lan nilai mundhut model sing dilatih penting kanggo mangerteni kinerja. Kita bisa nggunakake perpustakaan Matplotlib kanggo nggawe grafik statis langsung ing Python utawa nggunakake alat visualisasi TensorBoard kanggo visualisasi sing luwih interaktif lan rinci.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Maju kanthi sinau jero:
- Apa model jaringan saraf PyTorch bisa duwe kode sing padha kanggo pangolahan CPU lan GPU?
- Napa penting kanggo nganalisa lan ngevaluasi model pembelajaran jero kanthi rutin?
- Apa sawetara teknik kanggo napsirake prediksi sing digawe dening model pembelajaran jero?
- Kepiye carane bisa ngowahi data dadi format float kanggo analisis?
- Apa tujuane nggunakake jaman sajrone sinau jero?
- Kepiye carane bisa mlebu data latihan lan validasi sajrone proses analisis model?
- Apa ukuran kumpulan sing disaranake kanggo nglatih model pembelajaran sing jero?
- Apa langkah-langkah sing ana ing analisis model ing sinau jero?
- Kepiye carane bisa nyegah penipuan sing ora disengaja sajrone latihan ing model pembelajaran jero?
- Apa rong metrik utama sing digunakake ing analisis model ing sinau jero?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing Maju kanthi sinau jero