နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို ဂရပ်ဖစ်စေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python နှင့် PyTorch တို့တွင် ရရှိနိုင်သော နည်းပညာများနှင့် ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ၎င်း၏ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ Matplotlib စာကြည့်တိုက်ကိုအသုံးပြုခြင်းနှင့် TensorBoard အမြင်ပုံဖော်ခြင်းတူးလ်ကိုအသုံးပြုခြင်း ဘုံချဉ်းကပ်နည်းနှစ်ခုကို လေ့လာပါမည်။
1. Matplotlib ဖြင့် ပုံဆွဲခြင်း-
Matplotlib သည် တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုဂရပ်များအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော ပုံရိပ်ယောင်များကို ဖန်တီးနိုင်စေသည့် Python တွင် နာမည်ကြီးသော ကြံစည်မှုစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို ဂရပ်ဖစ်စေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအဆင့်များကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်-
အဆင့် 1- လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းပါ-
python import matplotlib.pyplot as plt
အဆင့် 2- လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို စုဆောင်းပါ-
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံမှန်အားဖြင့် အထပ်ထပ် သို့မဟုတ် အချိန်တစ်ခုစီတွင် တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို သိမ်းဆည်းပါသည်။ ဤတန်ဖိုးများကို သိမ်းဆည်းရန် သီးခြားစာရင်းနှစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်:
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]
အဆင့် 3- ဂရပ်ဖစ်ဖန်တီးပါ-
Matplotlib ကို အသုံးပြု၍ ထပ်တလဲလဲ ပြုလုပ်မှုများ သို့မဟုတ် အပိုင်းများ အရေအတွက်နှင့် ယှဉ်ပြီး တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို တွက်ချက်နိုင်ပါသည်။ ဒါက ဥပမာတစ်ခုပါ။
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()
ဤကုဒ်သည် y-ဝင်ရိုးပေါ်တွင် ဖော်ပြထားသော တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများနှင့် x-ဝင်ရိုးပေါ်ရှိ ထပ်ခြင်းအကြိမ်အရေအတွက် သို့မဟုတ် အပိုင်းအစများနှင့်အတူ ဂရပ်တစ်ခုကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ တိကျမှုတန်ဖိုးများကို မျဉ်းတစ်ခုအဖြစ် ပုံဖော်ထားပြီး ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို အခြားစာကြောင်းတစ်ခုအဖြစ် ပုံဖော်ထားသည်။ ဒဏ္ဍာရီက နှစ်ခုကြားကို ပိုင်းခြားဖို့ ကူညီပေးတယ်။
2. TensorBoard ဖြင့် ပုံဆွဲခြင်း-
TensorBoard သည် TensorFlow မှ ပံ့ပိုးပေးသော အစွမ်းထက်သော ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး PyTorch မော်ဒယ်များနှင့်လည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများအပါအဝင် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုး၏ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် အသေးစိတ်မြင်ယောင်မှုကို ခွင့်ပြုပေးသည်။ TensorBoard ကို အသုံးပြု၍ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို ဂရပ်ဖစ်စေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအဆင့်များကို လိုက်နာရန် လိုအပ်သည်-
အဆင့် 1- လိုအပ်သော စာကြည့်တိုက်များကို တင်သွင်းပါ-
python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
အဆင့် 2- SummaryWriter object တစ်ခုကို ဖန်တီးပါ-
python writer = SummaryWriter()
အဆင့် 3- လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို မှတ်တမ်းတင်ပါ-
လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း၊ SummaryWriter အရာဝတ္ထုကို အသုံးပြု၍ ထပ်ခါတလဲလဲ သို့မဟုတ် အပိုင်းတစ်ခုစီတွင် တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို ကျွန်ုပ်တို့ မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်:
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)
အဆင့် 4- TensorBoard ကိုဖွင့်ပါ-
သင်တန်းပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် command line ကိုအသုံးပြု၍ TensorBoard ကိုဖွင့်နိုင်သည်-
tensorboard --logdir=logs
အဆင့် 5- TensorBoard ရှိ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုဂရပ်များကို ကြည့်ပါ-
ဝဘ်ဘရောက်ဆာကိုဖွင့်ပြီး TensorBoard မှပေးသော URL သို့သွားပါ။ "Scalars" တဘ်တွင်၊ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုဂရပ်များကို မြင်ယောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ TensorBoard ရှိ ဘောင်များနှင့် ဆက်တင်များကို ချိန်ညှိခြင်းဖြင့် အမြင်အာရုံကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။
TensorBoard ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် များစွာသောအပြေးများကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်ခြင်း၊ မတူညီသော တိုင်းတာမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းနှင့် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုအသေးစိတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ခြင်းစသည့် အကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်ပါသည်။
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော မော်ဒယ်တစ်ခု၏ တိကျမှုနှင့် ဆုံးရှုံးမှုတန်ဖိုးများကို ဂရပ်ဖစ်ရေးဆွဲခြင်းသည် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် Python တွင် တည်ငြိမ်ဂရပ်ဖစ်များကို တိုက်ရိုက်ဖန်တီးရန် Matplotlib စာကြည့်တိုက်ကို သုံးနိုင်သည် သို့မဟုတ် ပိုမိုအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး အသေးစိတ်မြင်ယောင်မှုများအတွက် TensorBoard ပုံရိပ်ယောင်တူးလ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့်အတူတိုးတက်:
- PyTorch အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်တွင် CPU နှင့် GPU လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် တူညီသောကုဒ်ရှိနိုင်ပါသလား။
- နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကို ပုံမှန်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အကဲဖြတ်ရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
- နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံဖြင့် ပြုလုပ်ထားသော ခန့်မှန်းချက်များကို အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန် နည်းစနစ်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
- ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် float ဖော်မတ်သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲနိုင်မည်နည်း။
- နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် epochs ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
- မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အတည်ပြုချက်ဒေတာကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ မှတ်တမ်းတင်နိုင်မည်နည်း။
- နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အကြံပြုထားသော အတွဲအရွယ်အစားမှာ အဘယ်နည်း။
- နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များသည် အဘယ်နည်း။
- နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် လေ့ကျင့်နေစဉ် မရည်ရွယ်ဘဲ လိမ်လည်ခြင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့တားဆီးနိုင်မည်နည်း။
- နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် မော်ဒယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် အဓိကအသုံးပြုသည့် မက်ထရစ်နှစ်ခုက အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုဖြင့် တိုးတက်ခြင်းတွင် နောက်ထပ်မေးခွန်းများနှင့် အဖြေများကို ကြည့်ပါ။