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Visualisierungen der TensorFlow-Modellanalyse

Die Ausgabe einer Evaluierung ist ein tfma.EvalResult das in einem Jupyter-Notizbuch durch Aufrufen von tfma.view.render_slicing_metrics (oder tfma.view.render_plot für Diagramme) visualisiert werden kann.

Metrikansicht

Verwenden Sie zum tfma.view.render_slicing_metrics Metriken die API tfma.EvalResult , die das aus dem Evaluierungslauf ausgegebene tfma.view.render_slicing_metrics übergibt. Die Metrikansicht besteht aus drei Teilen:

  • Metrikauswahl

    Standardmäßig werden alle berechneten Metriken angezeigt und die Spalten alphabetisch sortiert. Mit der Metrikauswahl kann der Benutzer Metriken hinzufügen, entfernen und neu anordnen. Aktivieren / deaktivieren Sie einfach die Metriken in der Dropdown-Liste (halten Sie die Strg-Taste für Mehrfachauswahl gedrückt) oder geben Sie sie direkt in das Eingabefeld ein bzw. ordnen Sie sie neu an.

    Metrischer Selektor

  • Metrische Visualisierung

    Die metrische Visualisierung zielt darauf ab, eine Intuition über Slices in der ausgewählten Funktion zu vermitteln. Eine schnelle Filterung ist verfügbar, um Scheiben mit einer kleinen gewichteten Probenzahl herauszufiltern.

    Beispiel gefilterte Ansicht

    Es werden zwei Arten von Visualisierungen unterstützt:

    1. Schnittübersicht

      In dieser Ansicht wird der Wert für die ausgewählte Metrik für jedes Slice gerendert, und die Slices können nach dem Slice-Namen oder dem Wert einer anderen Metrik sortiert werden.

      Beispiel-Slice-Übersicht

      Wenn die Anzahl der Slices gering ist, ist dies die Standardansicht.

    2. Metrik-Histogramm

      In dieser Ansicht werden Slices basierend auf ihren Metrikwerten in Buckets unterteilt. Die in jedem Eimer angezeigten Werte können die Anzahl der Scheiben im Eimer oder die Gesamtzahl der gewichteten Proben für alle Scheiben im Eimer oder beides sein.

      Beispiel für ein Metrik-Histogramm

      Die Anzahl der Schaufeln kann geändert und die logarithmische Skalierung im Einstellungsmenü angewendet werden, indem Sie auf das Zahnradsymbol klicken.

      Ändern der Einstellungen des Metrikhistogramms

      Es ist auch möglich, Ausreißer in der Histogrammansicht herauszufiltern. Ziehen Sie einfach den gewünschten Bereich im Histogramm, wie im folgenden Screenshot gezeigt.

      Gefiltertes Metrik-Histogramm

      Wenn die Anzahl der Slices groß ist, ist dies die Standardansicht.

  • Metriktabelle

    Die Metriktabelle fasst die Ergebnisse für alle in der Metrikauswahl ausgewählten Metriken zusammen. Sie kann durch Klicken auf den Metriknamen sortiert werden. Es werden nur nicht herausgefilterte Slices gerendert.

Plotansichten

Jedes Diagramm verfügt über eine eigene Visualisierung, die für das Diagramm eindeutig ist. Weitere Informationen finden Sie in der entsprechenden API-Dokumentation für die Plotklasse. Beachten Sie, dass in TFMA, Plots und Metriken sind beide unter definierten tfma.metrics.* Vereinbarungs aus den Klassen Plots in enden Plot . Verwenden Sie zum tfma.view.render_plot Plots die API tfma.EvalResult , die das aus dem Evaluierungslauf ausgegebene tfma.view.render_plot übergibt.

Zeitreihendiagramme

Zeitreihendiagramme erleichtern das Erkennen von Trends einer bestimmten Metrik über Datenbereiche oder Modellläufe. Um ein Zeitreihendiagramm zu erstellen, führen Sie mehrere Auswertungen durch (Speichern der Ausgabe in verschiedenen Verzeichnissen) und laden Sie sie dann durch Aufrufen von tfma.load_eval_results in ein tfma.EvalResults Objekt. Die Ergebnisse können dann mit tfma.view.render_time_series angezeigt werden

Um das Diagramm für eine bestimmte Metrik anzuzeigen, klicken Sie einfach in der Dropdown-Liste darauf. Um ein Diagramm zu schließen, klicken Sie auf das X in der oberen rechten Ecke.

Beispiel eines Zeitreihendiagramms

Wenn Sie den Mauszeiger über einen Datenpunkt in der Grafik bewegen, wird ein Tooltip angezeigt, der den Modelllauf, die Datenspanne und den Metrikwert angibt.