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TensorFlow 모델 분석 시각화

평가 실행의 출력은 tfma.EvalResult 이며 tfma.view.render_slicing_metrics (또는 플롯의 경우 tfma.view.render_plot 를 호출하여 Jupyter 노트북에서 시각화 할 수 있습니다.

메트릭보기

보기 메트릭에, 사용 tfma.view.render_slicing_metrics 통과 API tfma.EvalResult 평가 실행에서 출력했다. 메트릭보기는 다음 세 부분으로 구성됩니다.

  • 메트릭 선택기

    기본적으로 계산 된 모든 메트릭이 표시되고 열이 알파벳순으로 정렬됩니다. 메트릭 선택기를 통해 사용자는 메트릭을 추가 / 제거 / 재정렬 할 수 있습니다. 드롭 다운에서 메트릭을 선택 / 선택 취소하거나 (다중 선택의 경우 Ctrl 키를 누른 상태) 입력 상자에 직접 입력 / 재정렬하십시오.

    메트릭 선택기

  • 메트릭 시각화

    메트릭 시각화는 선택한 기능의 조각에 대한 직관을 제공하는 것을 목표로합니다. 가중 샘플 수가 적은 슬라이스를 필터링하기 위해 빠른 필터링을 사용할 수 있습니다.

    필터링 된보기 샘플

    두 가지 유형의 시각화가 지원됩니다.

    1. 슬라이스 개요

      이보기에서 선택한 메트릭의 값은 각 조각에 대해 렌더링되며 조각은 조각 이름 또는 다른 메트릭의 값으로 정렬 할 수 있습니다.

      샘플 슬라이스 개요

      슬라이스 수가 적을 때 이것이 기본보기입니다.

    2. 메트릭 히스토그램

      이보기에서 조각은 메트릭 값에 따라 버킷으로 분류됩니다. 각 버킷에 표시되는 값은 버킷의 슬라이스 수 또는 버킷의 모든 슬라이스에 대한 총 가중치 샘플 수 또는 둘 다일 수 있습니다.

      샘플 메트릭 히스토그램

      설정 메뉴에서 톱니 바퀴 아이콘을 클릭하여 버킷 수를 변경하고 로그 스케일을 적용 할 수 있습니다.

      메트릭 히스토그램 설정 변경

      히스토그램보기에서 이상 값을 필터링 할 수도 있습니다. 아래 스크린 샷과 같이 히스토그램에서 원하는 범위를 드래그하기 만하면됩니다.

      필터링 된 메트릭 히스토그램

      슬라이스 수가 많으면 이것이 기본보기입니다.

  • 메트릭 테이블

    측정 항목 표는 측정 항목 선택기에서 선택한 모든 측정 항목의 결과를 요약합니다. 메트릭 이름을 클릭하여 정렬 할 수 있습니다. 필터링되지 않은 슬라이스 만 렌더링됩니다.

플롯 뷰

각 플롯에는 플롯에 고유 한 자체 시각화가 있습니다. 자세한 내용은 플롯 클래스에 대한 관련 API 문서를 참조하십시오. TFMA에서 플롯과 메트릭은 모두 tfma.metrics.* 아래에 정의되어 tfma.metrics.* 규칙에 따라 플롯과 관련된 클래스는 Plot 끝납니다. 보기 플롯 위해, 사용 tfma.view.render_plot 통과 API tfma.EvalResult 평가 실행에서 출력했다.

시계열 그래프

시계열 그래프를 사용하면 데이터 범위 또는 모델 실행에 대한 특정 메트릭의 추세를 쉽게 파악할 수 있습니다. 시계열 그래프를 만들려면 여러 평가를 (다른 디렉토리에 출력을 저장)을 수행하고,로 다음을로드 tfma.EvalResults 호출하여 객체 tfma.load_eval_results . 그런 다음 tfma.view.render_time_series 사용하여 결과를 표시 할 수 있습니다.

특정 메트릭에 대한 그래프를 표시하려면 드롭 다운 목록에서 클릭하면됩니다. 그래프를 닫으려면 오른쪽 상단의 X를 클릭하십시오.

샘플 시계열 그래프

그래프의 데이터 포인트 위로 마우스를 가져 가면 모델 실행, 데이터 범위 및 메트릭 값을 나타내는 도구 설명이 표시됩니다.