ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟੌਰਚ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਦੋ ਆਮ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ: ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟੈਨਸਰਬੋਰਡ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
1. Matplotlib ਨਾਲ ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ:
ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਸਮੇਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
ਕਦਮ 1: ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ:
python import matplotlib.pyplot as plt
ਕਦਮ 2: ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ:
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਦੁਹਰਾਅ ਜਾਂ ਯੁੱਗ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
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]
ਕਦਮ 3: ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਓ:
Matplotlib ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਦੁਹਰਾਓ ਜਾਂ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ:
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()
ਇਹ ਕੋਡ y-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ x-ਧੁਰੇ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਓ ਜਾਂ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਲਾਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਲਾਈਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਲਾਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੰਤਕਥਾ ਦੋਹਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
2. ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਨਾਲ ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ:
TensorBoard ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ TensorFlow ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ PyTorch ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾੱਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਮੁੱਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। TensorBoard ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:
ਕਦਮ 1: ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋ:
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
ਕਦਮ 2: ਇੱਕ SummaryWriter ਆਬਜੈਕਟ ਬਣਾਓ:
python writer = SummaryWriter()
ਕਦਮ 3: ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰੋ:
ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ SummaryWriter ਆਬਜੈਕਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਹਰੇਕ ਦੁਹਰਾਅ ਜਾਂ ਯੁੱਗ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲੌਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
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)
ਕਦਮ 4: ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਲਾਂਚ ਕਰੋ:
ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਕਮਾਂਡ ਲਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ TensorBoard ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:
tensorboard --logdir=logs
ਕਦਮ 5: TensorBoard ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫ ਦੇਖੋ:
ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ TensorBoard ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ URL 'ਤੇ ਜਾਓ। "ਸਕੇਲਰ" ਟੈਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ TensorBoard ਵਿੱਚ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
TensorBoard ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਵਾਧੂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਈ ਦੌੜਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।
ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕਰਨਾ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਿੱਧੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਲਈ ਟੈਂਸਰਬੋਰਡ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ:
- ਕੀ PyTorch ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ CPU ਅਤੇ GPU ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕੋ ਕੋਡ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਲੋਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
- ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਯੁੱਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
- ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲੌਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
- ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਕੀ ਹੈ?
- ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
- ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਅਸੀਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
- ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਦੋ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕੀ ਹਨ?
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ