تصورات تحليل نموذج TensorFlow

إخراج تشغيل تقييم هو tfma.EvalResult التي يمكن تصور في دفتر Jupyter بالدعوة tfma.view.render_slicing_metrics (أو tfma.view.render_plot لقطع).

عرض المقاييس

لعرض المقاييس، استخدم tfma.view.render_slicing_metrics API تمرير tfma.EvalResult الذي كان الإخراج من 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.

  

• 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.

  

  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.

     

     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.

     

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

     

     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.

     

     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 والمؤامرات والمقاييس على حد سواء تعريف تحت tfma.metrics.* من خلال اتفاقية الطبقات المتعلقة المؤامرات تنتهي في Plot . لعرض المؤامرات، استخدم tfma.view.render_plot API تمرير tfma.EvalResult الذي كان الإخراج من تشغيل التقييم.

الرسوم البيانية المتسلسلة الزمنية

تسهل الرسوم البيانية للسلاسل الزمنية تحديد اتجاهات مقياس معين عبر فترات البيانات أو عمليات تشغيل النموذج. لإنشاء الوقت سلسلة الرسم البياني، تنفيذ تقييم متعددة (إنقاذ الإخراج إلى دلائل مختلفة)، ومن ثم تحميلها إلى tfma.EvalResults الاعتراض عن طريق الاتصال tfma.load_eval_results . ويمكن بعد ذلك يتم 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.

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