تصورات تحليل نموذج TensorFlow

تنظيم صفحاتك في مجموعات يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.

ناتج تشغيل التقييم هو tfma.EvalResult الذي يمكن تصوره في دفتر Jupyter عن طريق استدعاء tfma.view.render_slicing_metrics (أو tfma.view.render_plot عن المؤامرات).

عرض المقاييس

لعرض المقاييس ، استخدم واجهة برمجة تطبيقات tfma.view.render_slicing_metrics لتمرير tfma.EvalResult الذي كان ناتجًا عن تشغيل التقييم. يتكون عرض المقاييس من ثلاثة أجزاء:

  • محدد المقاييس

    بشكل افتراضي ، يتم عرض جميع المقاييس المحسوبة ويتم فرز الأعمدة أبجديًا. يسمح محدد المقاييس للمستخدم بإضافة / إزالة / إعادة ترتيب المقاييس. ما عليك سوى تحديد / إلغاء تحديد المقاييس من القائمة المنسدلة (اضغط باستمرار على Ctrl للتحديد المتعدد) أو اكتب / أعد ترتيبها مباشرة في مربع الإدخال.

    محدد المقياس

  • متري التصور

    يهدف التصور المتري إلى توفير حدس حول الشرائح في الميزة المختارة. يتوفر ترشيح سريع لتصفية الشرائح التي تحتوي على عدد عينات مرجحة صغيرة.

    عرض عينة تمت تصفيتها

    يتم دعم نوعين من المرئيات:

    1. نظرة عامة على الشريحة

      في طريقة العرض هذه ، يتم تقديم قيمة المقياس المختار لكل شريحة ويمكن فرز الشرائح حسب اسم الشريحة أو قيمة مقياس آخر.

      نظرة عامة على شريحة العينة

      عندما يكون عدد الشرائح صغيرًا ، فهذا هو العرض الافتراضي.

    2. الرسم البياني للمقاييس

      في طريقة العرض هذه ، يتم تقسيم الشرائح إلى مجموعات بناءً على قيمها المترية. يمكن أن تكون القيمة (القيم) المعروضة في كل مجموعة هي عدد الشرائح في الجرافة أو إجمالي عدد العينات الموزونة لجميع الشرائح في الجرافة أو كليهما.

      عينة الرسم البياني للمقاييس

      يمكن تغيير عدد الحاويات ويمكن تطبيق المقياس اللوغاريتمي في قائمة الإعدادات من خلال النقر على رمز الترس.

      تغيير إعدادات الرسم البياني للمقاييس

      من الممكن أيضًا تصفية القيم المتطرفة في عرض المدرج التكراري. ما عليك سوى سحب النطاق المطلوب في الرسم البياني كما هو موضح في لقطة الشاشة أدناه.

      الرسم البياني للمقاييس التي تمت تصفيتها

      عندما يكون عدد الشرائح كبيرًا ، فهذا هو العرض الافتراضي.

  • جدول المقاييس

    يلخص جدول المقاييس النتائج لجميع المقاييس المختارة في محدد المقاييس. يمكن فرزها من خلال النقر على اسم المقياس. سيتم عرض الشرائح التي لم يتم تصفيتها فقط.

مؤامرة وجهات النظر

كل قطعة لها تصور خاص بها فريد من نوعه للحبكة. لمزيد من المعلومات ، راجع وثائق API ذات الصلة لفئة الرسم البياني. لاحظ أنه في TFMA ، يتم تحديد كل من المؤامرات والمقاييس ضمن tfma.metrics.* حسب الاصطلاح ، تنتهي الفئات المتعلقة بالمخططات في Plot . لعرض قطع الأرض ، استخدم واجهة برمجة تطبيقات tfma.view.render_plot لتمرير tfma.EvalResult الذي كان ناتجًا عن تشغيل التقييم.

الرسوم البيانية المتسلسلة الزمنية

تسهل الرسوم البيانية للسلاسل الزمنية تحديد اتجاهات مقياس معين عبر فترات البيانات أو عمليات تشغيل النموذج. لإنشاء رسم بياني للسلاسل الزمنية ، قم بإجراء تقييمات متعددة (حفظ المخرجات في أدلة مختلفة) ، ثم قم بتحميلها في كائن tfma.EvalResults عن طريق استدعاء tfma.load_eval_results . يمكن بعد ذلك عرض النتائج باستخدام tfma.view.render_time_series

لعرض الرسم البياني لمقياس معين ، ما عليك سوى النقر فوقه من القائمة المنسدلة. لرفض الرسم البياني ، انقر فوق X في الزاوية اليمنى العليا.

عينة الرسم البياني للسلسلة الزمنية

يُظهر التمرير فوق أي نقطة بيانات في الرسم البياني تلميح أداة يشير إلى تشغيل النموذج ومدى البيانات وقيمة المقياس.