女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

使用TensorFlow Model Analysis提升模型質(zhì)量

Tensorflowers ? 來源:fqj ? 2019-04-29 17:42 ? 次閱讀

簡介

在開發(fā)過程中調(diào)整模型時,您需要檢查所做的更改是否對模型性能有所改善。只檢查準(zhǔn)確度可能不夠。例如,如果您擁有關(guān)于某個問題的分類器,并且對于該問題,95% 的實例為陽性,那么您可能只需一直預(yù)測陽性即可提高準(zhǔn)確度,但您無法擁有一個非常穩(wěn)健的分類器。

概述

TensorFlow Model Analysis 的目標(biāo)是為在 TFX 中開展模型評估提供機(jī)制。使用 TensorFlow Model Analysis,您可以在 TFX 管道中開展模型評估,并在 Jupyter 筆記本中查看結(jié)果指標(biāo)和圖表。具體來說,它能夠提供:

根據(jù)整個訓(xùn)練過程、預(yù)留數(shù)據(jù)集以及次日評估計算出的指標(biāo)

指標(biāo)實時追蹤功能

不同功能切片的模型質(zhì)量性能

從您的模型中導(dǎo)出 EvalSavedModel

為在 TFX 管道中安裝 TensorFlow Model Analysis,您需要在訓(xùn)練過程中導(dǎo)出 EvalSavedModel,這是一種特殊的 SavedModel,包含對您模型中指標(biāo)、功能、標(biāo)簽等內(nèi)容的注釋。TensorFlow Model Analysis 使用此 EvalSavedModel 來計算指標(biāo)。

作為計算過程的一部分,您需要提供一個特殊的 eval_input_receiver_fn,其與 serving_input_receiver_fn 類似,能夠從輸入數(shù)據(jù)中提取功能和標(biāo)簽。與使用 serving_input_receiver_fn 一樣,我們會提供效用函數(shù)幫助您完成此項操作。大多數(shù)情況下,您需要增加少于 20 行的代碼。

在 Jupyter 筆記本中可視化

評估結(jié)果在 Jupyter 筆記本中呈現(xiàn)。

評估標(biāo)簽

界面由三部分組成:

指標(biāo)選擇器

默認(rèn)情況下,Jupyter 筆記本會顯示所有計算出的指標(biāo),并按字母順序分列展示。指標(biāo)選擇器使用戶能夠添加 / 移除 / 重新排列指標(biāo)。您只需在下拉列表中勾選 / 取消選中指標(biāo)(按住 Ctrl 鍵進(jìn)行多選)或直接在輸入框中鍵入 / 重新排列指標(biāo)

使用TensorFlow Model Analysis提升模型質(zhì)量

時間序列圖表

時間序列圖表使您可以根據(jù)數(shù)據(jù)跨度或模型運行情況輕松發(fā)現(xiàn)特定指標(biāo)的趨勢。如要呈現(xiàn)感興趣指標(biāo)的圖表,只需在下拉列表中點擊該指標(biāo)。若要關(guān)閉圖表,請點擊右上角的 “X”

將鼠標(biāo)懸停在圖表中的任意一個數(shù)據(jù)點,即會出現(xiàn)一個提示框,顯示模型運行情況、數(shù)據(jù)跨度和指標(biāo)數(shù)值

指標(biāo)表格

指標(biāo)表格匯總指標(biāo)選擇器中選中的所有指標(biāo)的結(jié)果。您可以點擊指標(biāo)名稱對其進(jìn)行排序

切分指標(biāo)標(biāo)簽

切分指標(biāo)標(biāo)簽展示特定評估運行中不同切片的執(zhí)行方式。請選擇所需配置(評估、功能等)并點擊刷新。

網(wǎng)址會在刷新時更新,并包含一個對所選配置進(jìn)行編碼的深層鏈接,該鏈接可共享。

界面由三部分組成:

指標(biāo)選擇器

參見上文

指標(biāo)可視化

指標(biāo)可視化旨在為所選功能的切片提供直觀反饋。您可以使用快速過濾功能濾除加權(quán)樣本數(shù)較小的切片

使用TensorFlow Model Analysis提升模型質(zhì)量

Jupyter 筆記本支持兩種可視化方式:

切片概覽

在此視圖中,Jupyter 筆記本針對每個切片呈現(xiàn)所選指標(biāo)的數(shù)值,并可根據(jù)切片名稱或其他指標(biāo)數(shù)值對切片進(jìn)行排序。

使用TensorFlow Model Analysis提升模型質(zhì)量

當(dāng)切片數(shù)量很小時,此為默認(rèn)視圖。

指標(biāo)直方圖

在此視圖中,Jupyter 筆記本根據(jù)切片的指標(biāo)數(shù)值將其分為不同的存儲分區(qū)。每個存儲分區(qū)中顯示的數(shù)值 value(s) 可能是該存儲分區(qū)的切片數(shù)量,也可能是總加權(quán)樣本數(shù),抑或二者皆有。

使用TensorFlow Model Analysis提升模型質(zhì)量

點擊齒輪圖標(biāo),即可更改存儲分區(qū)的數(shù)量,并可在設(shè)置菜單中應(yīng)用對數(shù)縮放。

使用TensorFlow Model Analysis提升模型質(zhì)量

您也可以在直方圖視圖中濾除離群值。如下方屏幕截圖所示,只需在直方圖中拖動所需范圍即可。

使用TensorFlow Model Analysis提升模型質(zhì)量

當(dāng)切片數(shù)量很大時,此為默認(rèn)視圖。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 代碼
    +關(guān)注

    關(guān)注

    30

    文章

    4886

    瀏覽量

    70232
  • tensorflow
    +關(guān)注

    關(guān)注

    13

    文章

    330

    瀏覽量

    61022

原文標(biāo)題:使用 TensorFlow Model Analysis 提升模型質(zhì)量

文章出處:【微信號:tensorflowers,微信公眾號:Tensorflowers】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    為什么無法使用OpenVINO?模型優(yōu)化器轉(zhuǎn)換TensorFlow 2.4模型

    已下載 ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpu-8 型號。 使用將模型轉(zhuǎn)換為中間表示 (IR) ssd_support_api_v.2.4.json
    發(fā)表于 03-05 09:07

    Tensorflow Efficientdet-d0模型轉(zhuǎn)換為OpenVINO? IR失敗了,怎么解決?

    使用轉(zhuǎn)換命令 mo --saved_model_dir /home/obs-56/effi/saved_modelTensorFlow* efficientdet-d0 模型轉(zhuǎn)
    發(fā)表于 03-06 08:18

    TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為中間表示 (IR) 時遇到不一致的形狀錯誤怎么解決?

    使用命令轉(zhuǎn)換為 Tensorflow* 模型: mo --input_model ../models/middlebury_d400.pb --input_shape [1,352,704,6
    發(fā)表于 03-07 08:20

    使用OpenVINO? 2020.4.582將自定義TensorFlow 2模型轉(zhuǎn)換為中間表示 (IR)收到錯誤怎么解決?

    轉(zhuǎn)換自定義 TensorFlow 2 模型 mask_rcnn_inception_resnet_v2_1024x1024_coco17 要 IR 使用模型優(yōu)化器命令: 注意上面的鏈接可能無法
    發(fā)表于 03-07 07:28

    Tensorflow保存和恢復(fù)模型的方法

    Tensorflow+Keras入門——保存和恢復(fù)模型的方法學(xué)習(xí)
    發(fā)表于 06-03 16:30

    TensorFlow 系統(tǒng)當(dāng)前在實際中的應(yīng)用

    Machines"Inception Image Classification Model組織 : Google描述 : 研究高精確的計算機(jī)視覺模型,贏得了2014年Imagenet圖像分類的挑戰(zhàn)
    發(fā)表于 07-27 18:33

    用tflite接口調(diào)用tensorflow模型進(jìn)行推理

    摘要本文為系列博客tensorflow模型部署系列的一部分,用于實現(xiàn)通用模型的部署。本文主要實現(xiàn)用tflite接口調(diào)用tensorflow模型
    發(fā)表于 12-22 06:51

    RK3399Pro入門教程(4)從Tensorflow.Keras到RKNN

    = rknn.load_tensorflow(tf_pb='./model.pb',inputs=['input28x28_input'],# 注意,這里的input名字來自于模型轉(zhuǎn)換時候打印
    發(fā)表于 03-31 16:23

    keras順序模型與函數(shù)式模型

    mnist的代碼如下: 方式1:采用model.add 一層層添加 import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras ? print
    發(fā)表于 08-18 06:01

    TFllite模型的格式簡介

    (mnist_model.tflite),下面分析其格式: 方法1: Netron查看tflite模型 Netron 是一款常見的可視化工具,支持網(wǎng)頁查看常見的AI模型,支持非常豐富的格式(ONNX,
    發(fā)表于 08-18 07:01

    如何用BMlang搭建Tensorflow模型

    在EVM1684上如何用BMlang搭建一個Tensorflow模型,求助官方一個demo。
    發(fā)表于 09-18 07:00

    谷歌推出TensorFlow Lite,可為AI調(diào)整最新模型

    谷歌今天發(fā)布了TensorFlow Lite Model Maker,該工具使用一種稱為轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的技術(shù),將最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于自定義數(shù)據(jù)集。
    的頭像 發(fā)表于 04-15 21:21 ?3444次閱讀

    如何使用Tensorflow保存或加載模型

    繼續(xù)訓(xùn)練也是必要的。本文將詳細(xì)介紹如何使用TensorFlow保存和加載模型,包括使用tf.keras和tf.saved_model兩種主要方法。
    的頭像 發(fā)表于 07-04 13:07 ?2492次閱讀

    keras模型轉(zhuǎn)tensorflow session

    在這篇文章中,我們將討論如何將Keras模型轉(zhuǎn)換為TensorFlow session。 Keras和TensorFlow簡介 Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它提供了一種簡單、快速的方式來構(gòu)建
    的頭像 發(fā)表于 07-05 09:36 ?794次閱讀

    tensorflow簡單的模型訓(xùn)練

    在本文中,我們將詳細(xì)介紹如何使用TensorFlow進(jìn)行簡單的模型訓(xùn)練。TensorFlow是一個開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫,廣泛用于各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),包括圖像識別、自然語言處理等。我們將從安裝
    的頭像 發(fā)表于 07-05 09:38 ?1175次閱讀