ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை வரைபடமாக்க, பைதான் மற்றும் பைடார்ச்சில் கிடைக்கும் பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகளைப் பயன்படுத்தலாம். எங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கும் அதன் பயிற்சி மற்றும் மேம்படுத்தல் பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளைக் கண்காணிப்பது மிகவும் முக்கியமானது. இந்த பதிலில், இரண்டு பொதுவான அணுகுமுறைகளை ஆராய்வோம்: Matplotlib நூலகத்தைப் பயன்படுத்துதல் மற்றும் TensorBoard காட்சிப்படுத்தல் கருவியைப் பயன்படுத்துதல்.
1. Matplotlib உடன் வரைதல்:
Matplotlib என்பது Python இல் உள்ள ஒரு பிரபலமான ப்ளோட்டிங் லைப்ரரி ஆகும், இது துல்லியம் மற்றும் இழப்பு வரைபடங்கள் உட்பட பரந்த அளவிலான காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை வரைபடமாக்க, நாம் பின்வரும் படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும்:
படி 1: தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்யவும்:
python import matplotlib.pyplot as plt
படி 2: பயிற்சியின் போது துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை சேகரிக்கவும்:
பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது, நாம் பொதுவாக ஒவ்வொரு மறு செய்கை அல்லது சகாப்தத்திலும் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை சேமித்து வைக்கிறோம். இந்த மதிப்புகளை சேமிக்க இரண்டு தனித்தனி பட்டியல்களை உருவாக்கலாம். உதாரணத்திற்கு:
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]
படி 3: வரைபடத்தை உருவாக்கவும்:
Matplotlib ஐப் பயன்படுத்தி, மறு செய்கைகள் அல்லது சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கைக்கு எதிராக நாம் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளைத் திட்டமிடலாம். இங்கே ஒரு உதாரணம்:
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()
இந்தக் குறியீடு, y-அச்சில் குறிப்பிடப்படும் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகள் மற்றும் x-அச்சில் மறு செய்கைகள் அல்லது சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கையுடன் ஒரு வரைபடத்தை உருவாக்கும். துல்லிய மதிப்புகள் ஒரு வரியாகவும், இழப்பு மதிப்புகள் மற்றொரு வரியாகவும் திட்டமிடப்படுகின்றன. புராணக்கதை இரண்டையும் வேறுபடுத்தி அறிய உதவுகிறது.
2. டென்சர்போர்டுடன் வரைதல்:
TensorBoard என்பது TensorFlow வழங்கும் சக்திவாய்ந்த காட்சிப்படுத்தல் கருவியாகும், இது PyTorch மாடல்களிலும் பயன்படுத்தப்படலாம். துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகள் உட்பட மாதிரி பயிற்சியின் பல்வேறு அம்சங்களை ஊடாடும் மற்றும் விரிவான காட்சிப்படுத்தலை இது அனுமதிக்கிறது. TensorBoard ஐப் பயன்படுத்தி துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை வரைபடமாக்க, நாம் இந்தப் படிகளைப் பின்பற்ற வேண்டும்:
படி 1: தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்யவும்:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
படி 2: சுருக்க எழுத்தாளர் பொருளை உருவாக்கவும்:
python writer = SummaryWriter()
படி 3: பயிற்சியின் போது துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை பதிவு செய்யவும்:
பயிற்சியின் போது, சுருக்கெழுத்து பொருளைப் பயன்படுத்தி ஒவ்வொரு மறு செய்கை அல்லது சகாப்தத்திலும் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை பதிவு செய்யலாம். உதாரணத்திற்கு:
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)
படி 4: டென்சர்போர்டைத் தொடங்கவும்:
பயிற்சிக்குப் பிறகு, கட்டளை வரியைப் பயன்படுத்தி டென்சர்போர்டைத் தொடங்கலாம்:
tensorboard --logdir=logs
படி 5: TensorBoard இல் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு வரைபடங்களைப் பார்க்கவும்:
இணைய உலாவியைத் திறந்து, TensorBoard வழங்கிய URL க்குச் செல்லவும். "ஸ்கேலர்கள்" தாவலில், காலப்போக்கில் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு வரைபடங்களைக் காட்சிப்படுத்தலாம். டென்சர்போர்டில் உள்ள அளவுருக்கள் மற்றும் அமைப்புகளைச் சரிசெய்வதன் மூலம் காட்சிப்படுத்தலைத் தனிப்பயனாக்கலாம்.
TensorBoard ஐப் பயன்படுத்துவது, பல ரன்களை ஒப்பிடும் திறன், வெவ்வேறு அளவீடுகளை ஆராய்வது மற்றும் மாதிரியின் செயல்திறனை இன்னும் விரிவாக பகுப்பாய்வு செய்யும் திறன் போன்ற கூடுதல் நன்மைகளை வழங்குகிறது.
பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் இழப்பு மதிப்புகளை வரைபடமாக்குவது அதன் செயல்திறனைப் புரிந்துகொள்வதற்கு அவசியம். பைத்தானில் நேரடியாக நிலையான வரைபடங்களை உருவாக்க Matplotlib நூலகத்தைப் பயன்படுத்தலாம் அல்லது மேலும் ஊடாடும் மற்றும் விரிவான காட்சிப்படுத்தல்களுக்கு TensorBoard காட்சிப்படுத்தல் கருவியைப் பயன்படுத்தலாம்.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுதல்:
- PyTorch நியூரல் நெட்வொர்க் மாடலில் CPU மற்றும் GPU செயலாக்கத்திற்கான ஒரே குறியீட்டைக் கொண்டிருக்க முடியுமா?
- ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை தவறாமல் பகுப்பாய்வு செய்து மதிப்பீடு செய்வது ஏன் முக்கியம்?
- ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் மூலம் கணிப்புகளை விளக்குவதற்கான சில நுட்பங்கள் யாவை?
- பகுப்பாய்விற்கான தரவை மிதவை வடிவமாக மாற்றுவது எப்படி?
- ஆழ்ந்த கற்றலில் சகாப்தங்களைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
- மாதிரி பகுப்பாய்வு செயல்பாட்டின் போது பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு தரவை எவ்வாறு பதிவு செய்யலாம்?
- ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான பரிந்துரைக்கப்பட்ட தொகுதி அளவு என்ன?
- ஆழ்ந்த கற்றலில் மாதிரி பகுப்பாய்வில் உள்ள படிகள் என்ன?
- ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளில் பயிற்சியின் போது வேண்டுமென்றே இல்லாமல் ஏமாற்றுவதை எவ்வாறு தடுக்கலாம்?
- ஆழ்ந்த கற்றலில் மாதிரி பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படும் இரண்டு முக்கிய அளவீடுகள் யாவை?
ஆழ்ந்த கற்றலுடன் முன்னேறுவதில் மேலும் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க