गहन शिक्षण के क्षेत्र में एक प्रशिक्षित मॉडल की सटीकता और हानि मूल्यों का ग्राफ़ बनाने के लिए, हम Python और PyTorch में उपलब्ध विभिन्न तकनीकों और उपकरणों का उपयोग कर सकते हैं। हमारे मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने और इसके प्रशिक्षण और अनुकूलन के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए सटीकता और हानि मूल्यों की निगरानी करना महत्वपूर्ण है। इस उत्तर में, हम दो सामान्य दृष्टिकोणों का पता लगाएंगे: मैटप्लोटलिब लाइब्रेरी का उपयोग करना और टेन्सरबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करना।
1. मैटप्लोटलिब के साथ रेखांकन:
मैटप्लॉटलिब पायथन में एक लोकप्रिय प्लॉटिंग लाइब्रेरी है जो हमें सटीकता और हानि ग्राफ़ सहित विज़ुअलाइज़ेशन की एक विस्तृत श्रृंखला बनाने की अनुमति देती है। किसी प्रशिक्षित मॉडल की सटीकता और हानि मूल्यों का ग्राफ़ बनाने के लिए, हमें इन चरणों का पालन करना होगा:
चरण 1: आवश्यक पुस्तकालय आयात करें:
python import matplotlib.pyplot as plt
चरण 2: प्रशिक्षण के दौरान सटीकता और हानि मान एकत्र करें:
प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, हम आम तौर पर प्रत्येक पुनरावृत्ति या युग में सटीकता और हानि मूल्यों को संग्रहीत करते हैं। हम इन मानों को संग्रहीत करने के लिए दो अलग-अलग सूचियाँ बना सकते हैं। उदाहरण के लिए:
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: ग्राफ़ बनाएं:
Matplotlib का उपयोग करके, हम पुनरावृत्तियों या युगों की संख्या के विरुद्ध सटीकता और हानि मानों को प्लॉट कर सकते हैं। यहाँ एक उदाहरण है:
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()
यह कोड y-अक्ष पर प्रदर्शित सटीकता और हानि मूल्यों और x-अक्ष पर पुनरावृत्तियों या युगों की संख्या के साथ एक ग्राफ उत्पन्न करेगा। सटीकता मानों को एक रेखा के रूप में प्लॉट किया जाता है, और हानि मानों को दूसरी पंक्ति के रूप में प्लॉट किया जाता है। किंवदंती दोनों के बीच अंतर करने में मदद करती है।
2. टेंसरबोर्ड के साथ रेखांकन:
TensorBoard, TensorFlow द्वारा प्रदान किया गया एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है, जिसका उपयोग PyTorch मॉडल के साथ भी किया जा सकता है। यह सटीकता और हानि मूल्यों सहित मॉडल प्रशिक्षण के विभिन्न पहलुओं के इंटरैक्टिव और विस्तृत दृश्य की अनुमति देता है। TensorBoard का उपयोग करके सटीकता और हानि मानों का ग्राफ़ बनाने के लिए, हमें इन चरणों का पालन करना होगा:
चरण 1: आवश्यक पुस्तकालय आयात करें:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
चरण 2: एक SummaryWriter ऑब्जेक्ट बनाएं:
python writer = SummaryWriter()
चरण 3: प्रशिक्षण के दौरान सटीकता और हानि मान लॉग करें:
प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान, हम SummaryWriter ऑब्जेक्ट का उपयोग करके प्रत्येक पुनरावृत्ति या युग में सटीकता और हानि मान लॉग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए:
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: टेंसरबोर्ड लॉन्च करें:
प्रशिक्षण के बाद, हम कमांड लाइन का उपयोग करके TensorBoard लॉन्च कर सकते हैं:
tensorboard --logdir=logs
चरण 5: TensorBoard में सटीकता और हानि ग्राफ़ देखें:
एक वेब ब्राउज़र खोलें और TensorBoard द्वारा उपलब्ध कराए गए URL पर जाएं। "स्केलर्स" टैब में, हम समय के साथ सटीकता और हानि ग्राफ़ की कल्पना कर सकते हैं। हम TensorBoard में पैरामीटर और सेटिंग्स को समायोजित करके विज़ुअलाइज़ेशन को अनुकूलित कर सकते हैं।
TensorBoard का उपयोग करने से अतिरिक्त लाभ मिलते हैं जैसे कई रनों की तुलना करने की क्षमता, विभिन्न मैट्रिक्स का पता लगाना और मॉडल के प्रदर्शन का अधिक विस्तार से विश्लेषण करना।
किसी प्रशिक्षित मॉडल की सटीकता और हानि मूल्यों का रेखांकन उसके प्रदर्शन को समझने के लिए आवश्यक है। हम सीधे पायथन में स्थिर ग्राफ़ बनाने के लिए मैटप्लोटलिब लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं या अधिक इंटरैक्टिव और विस्तृत विज़ुअलाइज़ेशन के लिए टेन्सरबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग कर सकते हैं।
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