Wizualizacje analizy modelu TensorFlow

Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

Wynikiem uruchomienia oceny jest tfma.EvalResult , który można zwizualizować w notatniku Jupyter, wywołując tfma.view.render_slicing_metrics (lub tfma.view.render_plot dla wykresów).

Widok danych

Aby wyświetlić metryki, użyj interfejsu API tfma.view.render_slicing_metrics przekazującego dane wyjściowe tfma.EvalResult z przebiegu oceny. Widok metryk składa się z trzech części:

  • Selektor danych

    Domyślnie wyświetlane są wszystkie obliczone metryki, a kolumny są sortowane alfabetycznie. Selektor metryk pozwala użytkownikowi dodawać/usuwać/zmieniać kolejność metryk. Po prostu zaznacz/odznacz metryki z menu (przytrzymaj Ctrl, aby wybrać wielokrotne) lub wpisz/zmień ich kolejność bezpośrednio w polu wprowadzania.

    Selektor metryczny

  • Wizualizacja metryczna

    Wizualizacja metryczna ma na celu dostarczenie intuicji na temat wycinków w wybranej funkcji. Dostępne jest szybkie filtrowanie w celu odfiltrowania plastrów o małej ważonej liczbie próbek.

    Przykładowy widok filtrowany

    Obsługiwane są dwa rodzaje wizualizacji:

    1. Przegląd plasterków

      W tym widoku wartość wybranej metryki jest renderowana dla każdego wycinka, a wycinki można sortować według nazwy wycinka lub wartości innej metryki.

      Przykładowy przegląd plasterków

      Gdy liczba plasterków jest mała, jest to widok domyślny.

    2. Histogram danych

      W tym widoku wycinki są podzielone na segmenty na podstawie ich wartości metryki. Wartości wyświetlane w każdym wiadrze mogą być liczbą wycinków w wiadrze lub całkowitą ważoną liczbą próbek dla wszystkich wycinków w wiadrze lub obiema tymi wartościami.

      Przykładowy histogram metryk

      Liczbę kubełków można zmienić, a skalę logarytmiczną można zastosować w menu ustawień, klikając ikonę koła zębatego.

      Zmiana ustawień histogramu metryk

      Możliwe jest również odfiltrowanie wartości odstających w widoku histogramu. Po prostu przeciągnij żądany zakres na histogram, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.

      Histogram filtrowanych danych

      Gdy liczba plasterków jest duża, jest to widok domyślny.

  • Tabela danych

    Tabela danych podsumowuje wyniki dla wszystkich danych wybranych w selektorze danych. Można go posortować, klikając nazwę metryki. Tylko plasterki, które nie zostały odfiltrowane, będą renderowane.

Widoki działki

Każda fabuła ma własną wizualizację, która jest unikalna dla fabuły. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z odpowiednią dokumentacją API dotyczącą klasy działki. Należy zauważyć, że w TFMA zarówno wykresy, jak i metryki są zdefiniowane w tfma.metrics.* Zgodnie z konwencją klasy związane z wykresami kończą się w Plot . Aby wyświetlić wykresy, użyj interfejsu API tfma.view.render_plot przekazującego tfma.EvalResult , który został wyprowadzony z przebiegu oceny.

Wykresy szeregów czasowych

Wykresy szeregów czasowych ułatwiają wykrywanie trendów określonej metryki w zakresie danych lub przebiegu modelu. Aby utworzyć wykres szeregu czasowego, wykonaj wiele ocen (zapisując dane wyjściowe w różnych katalogach), a następnie załaduj je do obiektu tfma.EvalResults , wywołując tfma.load_eval_results . Wyniki można następnie wyświetlić za pomocą tfma.view.render_time_series

Aby wyświetlić wykres dla określonej metryki, po prostu kliknij go z listy rozwijanej. Aby odrzucić wykres, kliknij X w prawym górnym rogu.

Przykładowy wykres szeregów czasowych

Najedź kursorem na dowolny punkt danych na wykresie, aby wyświetlić podpowiedź wskazującą przebieg modelu, zakres danych i wartość metryki.