गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा प्रशिक्षित मोडेलको शुद्धता र हानि मानहरू ग्राफ गर्न, हामी पाइथन र पाइटोर्चमा उपलब्ध विभिन्न प्रविधिहरू र उपकरणहरू प्रयोग गर्न सक्छौं। हाम्रो मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न र यसको प्रशिक्षण र अप्टिमाइजेसनको बारेमा सूचित निर्णयहरू गर्नको लागि सटीकता र हानि मानहरूको अनुगमन महत्त्वपूर्ण छ। यस जवाफमा, हामी दुई साझा दृष्टिकोणहरू अन्वेषण गर्नेछौं: Matplotlib पुस्तकालय प्रयोग गरेर र TensorBoard भिजुअलाइजेशन उपकरण प्रयोग गर्दै।
1. Matplotlib संग ग्राफिंग:
Matplotlib Python मा एक लोकप्रिय कथानक पुस्तकालय हो जसले हामीलाई सटीकता र हानि ग्राफहरू सहित दृश्यहरूको विस्तृत दायरा सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ। प्रशिक्षित मोडेलको शुद्धता र हानि मानहरू ग्राफ गर्न, हामीले यी चरणहरू पछ्याउन आवश्यक छ:
चरण 1: आवश्यक पुस्तकालयहरू आयात गर्नुहोस्:
python import matplotlib.pyplot as plt
चरण 2: प्रशिक्षणको समयमा सटीकता र हानि मानहरू सङ्कलन गर्नुहोस्:
प्रशिक्षण प्रक्रियाको बखत, हामी सामान्यतया प्रत्येक पुनरावृत्ति वा युगमा शुद्धता र हानि मानहरू भण्डारण गर्छौं। हामी यी मानहरू भण्डारण गर्न दुई अलग सूचीहरू सिर्जना गर्न सक्छौं। उदाहरणका लागि:
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]
चरण 3: ग्राफ सिर्जना गर्नुहोस्:
Matplotlib प्रयोग गरेर, हामी पुनरावृत्ति वा युगहरूको संख्या विरुद्ध शुद्धता र हानि मानहरू प्लट गर्न सक्छौं। यहाँ एउटा उदाहरण छ:
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()
यो कोडले y-अक्षमा प्रतिनिधित्व गरेको शुद्धता र हानि मानहरू र x-अक्षमा पुनरावृत्ति वा युगहरूको संख्याको साथ ग्राफ उत्पन्न गर्नेछ। शुद्धता मानहरू रेखाको रूपमा प्लट गरिएका छन्, र हानि मानहरू अर्को रेखाको रूपमा प्लट गरिएका छन्। पौराणिक कथाले दुई बीच भेद गर्न मद्दत गर्दछ।
2. टेन्सरबोर्डको साथ ग्राफिङ:
TensorBoard TensorFlow द्वारा प्रदान गरिएको एक शक्तिशाली दृश्य उपकरण हो, जुन PyTorch मोडेलहरूमा पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले सटीकता र हानि मानहरू सहित मोडेल प्रशिक्षणका विभिन्न पक्षहरूको अन्तरक्रियात्मक र विस्तृत दृश्यलाई अनुमति दिन्छ। TensorBoard प्रयोग गरेर शुद्धता र हानि मानहरू ग्राफ गर्न, हामीले यी चरणहरू पालना गर्न आवश्यक छ:
चरण 1: आवश्यक पुस्तकालयहरू आयात गर्नुहोस्:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
चरण २: SummaryWriter वस्तु सिर्जना गर्नुहोस्:
python writer = SummaryWriter()
चरण 3: प्रशिक्षणको समयमा सटीकता र हानि मानहरू लग गर्नुहोस्:
प्रशिक्षण प्रक्रियाको बखत, हामी SummaryWriter वस्तु प्रयोग गरेर प्रत्येक पुनरावृत्ति वा युगमा शुद्धता र हानि मानहरू लग गर्न सक्छौं। उदाहरणका लागि:
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)
चरण 4: TensorBoard सुरु गर्नुहोस्:
तालिम पछि, हामी कमांड लाइन प्रयोग गरेर TensorBoard सुरु गर्न सक्छौं:
tensorboard --logdir=logs
चरण 5: TensorBoard मा शुद्धता र हानि ग्राफहरू हेर्नुहोस्:
वेब ब्राउजर खोल्नुहोस् र TensorBoard द्वारा प्रदान गरिएको URL मा जानुहोस्। "Scalars" ट्याबमा, हामी समयको साथमा सटीकता र हानि ग्राफहरू कल्पना गर्न सक्छौं। हामी TensorBoard मा प्यारामिटर र सेटिङ समायोजन गरेर दृश्य अनुकूलन गर्न सक्नुहुन्छ।
TensorBoard को प्रयोगले थप फाइदाहरू प्रदान गर्दछ जस्तै धेरै रनहरू तुलना गर्ने क्षमता, विभिन्न मेट्रिक्स अन्वेषण र मोडेलको कार्यसम्पादनलाई थप विस्तारमा विश्लेषण गर्ने।
प्रशिक्षित मोडेलको सटीकता र हानि मानहरूको ग्राफिंग यसको कार्यसम्पादन बुझ्नको लागि आवश्यक छ। हामी पाइथनमा सीधा स्थिर ग्राफहरू सिर्जना गर्न Matplotlib पुस्तकालय प्रयोग गर्न सक्छौं वा थप अन्तरक्रियात्मक र विस्तृत दृश्यहरूका लागि TensorBoard भिजुअलाइजेशन उपकरण प्रयोग गर्न सक्छौं।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा गहिरो शिक्षा संग अग्रिम:
- के PyTorch न्यूरल नेटवर्क मोडेल CPU र GPU प्रशोधनको लागि समान कोड हुन सक्छ?
- गहिरो सिकाइ मोडेलहरूको नियमित रूपमा विश्लेषण र मूल्याङ्कन गर्नु किन महत्त्वपूर्ण छ?
- गहिरो सिकाइ मोडेलद्वारा गरिएका भविष्यवाणीहरूको व्याख्या गर्ने केही प्रविधिहरू के के हुन्?
- हामी कसरी डाटालाई विश्लेषणको लागि फ्लोट ढाँचामा रूपान्तरण गर्न सक्छौं?
- गहिरो शिक्षामा युगहरू प्रयोग गर्नुको उद्देश्य के हो?
- मोडेल विश्लेषण प्रक्रियाको क्रममा हामी कसरी प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण डेटा लग गर्न सक्छौं?
- गहिरो सिकाइ मोडेल तालिमको लागि सिफारिस गरिएको ब्याच साइज के हो?
- गहिरो शिक्षामा मोडेल विश्लेषणमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
- गहिरो सिकाइ मोडेलहरूमा प्रशिक्षणको क्रममा हामी कसरी अनावश्यक धोखाधडी रोक्न सक्छौं?
- गहिरो शिक्षामा मोडेल विश्लेषणमा प्रयोग हुने दुई मुख्य मेट्रिक्स के हुन्?
थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस् Advancing with deep Learning मा