Computer >> Hướng Dẫn Máy Tính >  >> Lập Trình >> Python

Trực quan hóa accuracy và loss theo thời gian trên IMDB dataset với TensorFlow

TensorFlow (Google) framework học máy mã nguồn mở. Cài đặt: pip install tensorflow.

IMDB dataset: >50.000 review phim, dùng cho NLP.

Chạy trên Google Colab (Python trên trình duyệt, GPU miễn phí).

Ví dụ

history_dict = history.history
history_dict.keys()
acc = history_dict['binary_accuracy']
val_acc = history_dict['val_binary_accuracy']
loss = history_dict['loss']
val_loss = history_dict['val_loss']
epochs = range(1, len(acc) + 1)

plt.plot(epochs, loss, 'ro', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss with respect to time')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

Nguồn mã: TensorFlow Text Classification

Đầu ra

Trực quan hóa accuracy và loss theo thời gian trên IMDB dataset với TensorFlow

Giải thích

  • Sau fit mô hình, so sánh giá trị thực/dự đoán qua trực quan hóa.
  • Dùng matplotlib vẽ loss train/validation theo epochs.
  • Dựa trên số bước (epochs) huấn luyện.