TensorBoard нь TensorFlow-аас олгосон хүчирхэг дүрслэлийн хэрэгсэл бөгөөд хэрэглэгчдэд гүнзгий суралцах загвараа шинжлэх, оновчтой болгох боломжийг олгодог. Энэ нь гүнзгий суралцах загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлэхэд ашиглаж болох олон төрлийн онцлог, функцуудыг хангадаг. Энэ хариултанд бид TensorBoard ашиглан оновчтой болгох боломжтой гүнзгий суралцах загварын зарим талыг авч үзэх болно.
1. Загварын график дүрслэл: TensorBoard нь хэрэглэгчдэд гүнзгий суралцах загварынхаа тооцооллын графикийг дүрслэх боломжийг олгодог. Энэ график нь загвар доторх өгөгдлийн урсгал болон үйлдлийн урсгалыг илэрхийлдэг. Загварын графикийг дүрслэн үзүүлснээр хэрэглэгчид загварын бүтцийн талаар илүү сайн ойлголттой болж, оновчтой болгох боломжит хэсгүүдийг тодорхойлох боломжтой. Жишээлбэл, тэд илүүдэл эсвэл шаардлагагүй үйлдлүүдийг тодорхойлж, болзошгүй саад бэрхшээлийг тодорхойлж, загварын ерөнхий бүтцийг оновчтой болгож чадна.
2. Сургалт ба баталгаажуулалтын хэмжүүр: Сургалтын явцад загварын гүйцэтгэлийг хянаж, ахиц дэвшлийг хянах нь маш чухал юм. TensorBoard нь алдагдал, нарийвчлал, нарийвчлал, эргүүлэн татах, F1 оноо гэх мэт янз бүрийн сургалт, баталгаажуулалтын хэмжүүрүүдийг бүртгэх, дүрслэх функцээр хангадаг. Эдгээр хэмжигдэхүүнийг хянаснаар хэрэглэгчид загвар нь хэт тохирох эсвэл дутуу байгаа эсэхийг тодорхойлж, загварыг оновчтой болгохын тулд зохих арга хэмжээг авах боломжтой. Жишээлбэл, тэд гиперпараметрийг тохируулах, архитектурыг өөрчлөх эсвэл зохицуулалтын техникийг ашиглах боломжтой.
3. Hyperparameter Tuning: TensorBoard нь загварт сураагүй ч хэрэглэгч өөрөө тохируулдаг гиперпараметрүүдийг оновчтой болгоход ашиглаж болно. Гиперпараметрийг тааруулах нь гүнзгий суралцах загваруудыг оновчтой болгох чухал алхам юм. TensorBoard нь хэрэглэгчдэд өөр өөр гиперпараметр болон тэдгээрийн харгалзах утгыг тодорхойлж, хянах боломжийг олгодог "HPARAMS" хэмээх функцээр хангадаг. Янз бүрийн гиперпараметрийн тохиргоонд зориулсан загварын гүйцэтгэлийг дүрслэн үзүүлснээр хэрэглэгчид загварын гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэх гиперпараметрүүдийн оновчтой багцыг тодорхойлж чадна.
4. Embedding Visualization: Embedding гэдэг нь өндөр хэмжээст өгөгдлийн бага хэмжээст дүрслэл юм. TensorBoard нь хэрэглэгчдэд агуулгыг утга учиртай байдлаар харуулах боломжийг олгодог. Суулгацыг дүрслэн үзүүлснээр хэрэглэгчид өөр өөр өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын хамаарлын талаар ойлголттой болж, кластер эсвэл хэв маягийг тодорхойлох боломжтой. Энэ нь өгөгдлийн цэгүүдийн хоорондын семантик харилцааг ойлгох нь загварыг оновчтой болгоход маш чухал байдаг байгалийн хэл боловсруулах эсвэл зургийн ангилал зэрэг ажлуудад ялангуяа ашигтай байж болно.
5. Профайл үүсгэх ба гүйцэтгэлийг оновчтой болгох: TensorBoard нь хэрэглэгчдэд загварынхаа гүйцэтгэлд дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог профайл үүсгэх функцээр хангадаг. Хэрэглэгчид загварт өөр өөр үйлдлүүдийн зарцуулсан хугацааг хянаж, гүйцэтгэлийн боломжит саад бэрхшээлийг тодорхойлох боломжтой. Загварын гүйцэтгэлийг оновчтой болгосноор хэрэглэгчид сургалтын цагийг багасгаж, загварын ерөнхий үр ашгийг дээшлүүлэх боломжтой.
TensorBoard нь гүнзгий суралцах загваруудыг оновчтой болгохын тулд ашиглаж болох олон төрлийн функц, функцээр хангадаг. Загварын графикийг дүрслэхээс эхлээд сургалтын хэмжигдэхүүнийг хянах, гиперпараметрийг тааруулах, суулгацыг дүрслэх, гүйцэтгэлийг профайл хийх хүртэл TensorBoard загвар оновчлолын иж бүрэн хэрэгслийг санал болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning:
- CNN-д бүрэн холбогдсон давхарга ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
- Бид CNN загварыг сургах өгөгдлийг хэрхэн бэлтгэх вэ?
- CNN-ийг сургахдаа буцаах зорилго нь юу вэ?
- Онцлог газрын зургийн хэмжээст байдлыг багасгахад нэгтгэх нь хэрхэн тусалдаг вэ?
- Convolutional Neural Network (CNN)-ийн үндсэн алхамууд юу вэ?
- Гүнзгий сургалтанд "даршилсан ногоо" номын санг ашиглах зорилго юу вэ, үүнийг ашиглан сургалтын өгөгдлийг хэрхэн хадгалах, ачаалах вэ?
- Загварыг дээжийн дарааллаар суралцахаас сэргийлэхийн тулд сургалтын өгөгдлийг хэрхэн хольж өөрчлөх вэ?
- Гүнзгий суралцахад сургалтын мэдээллийн багцыг тэнцвэржүүлэх нь яагаад чухал вэ?
- Та cv2 номын санг ашиглан гүнзгий суралцахдаа зургийн хэмжээг хэрхэн өөрчлөх вэ?
- Python, TensorFlow, Keras ашиглан гүнзгий суралцахад өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулахад шаардлагатай номын сангууд юу вэ?