TensorBoard'daki Gömme Projektörünü Kullanarak Verileri Görselleştirme
Genel Bakış Kılavuz
Taramalar ve metrikler
Profil oluşturma aracı
Dizüstü bilgisayarlarda TensorBoard
DataFrames olarak TensorBoard Verileri
Hata ayıklayıcı V2
TF 1'den TF 2'ye geçiş
TensorFlow 1.x kullanımı
TensorFlow.org üzerinde görüntüle Google Colab'da yayınla Kaynağı GitHub'da görüntüle
TensorBoard Gömme Projektörünü kullanarak, yüksek boyutlu düğünleri grafik olarak temsil edebilirsiniz. Bu, katıştırma katmanlarınızı görselleştirme, inceleme ve anlamada yardımcı olabilir.
Bu öğreticide, bu tür eğitilmiş katmanı nasıl görselleştireceğinizi öğreneceksiniz.
Bu eğitimde, film inceleme verilerini sınıflandırmak için oluşturulan bir yerleştirme katmanını görselleştirmek için TensorBoard'u kullanacağız.
Duygu (pozitif / negatif) ile etiketlenmiş IMDB'den 25.000 film incelemesinden oluşan bir veri kümesi kullanacağız. İncelemeler önceden işlenmiştir ve her inceleme bir dizi sözcük dizini (tamsayılar) olarak kodlanmıştır. Kolaylık olması açısından, sözcükler veri kümesindeki toplam frekansa göre endekslenir, böylece örneğin "3" tamsayı verilerdeki en sık 3. kelimeyi kodlar. Bu, hızlı filtreleme işlemlerine izin verir: "yalnızca en sık kullanılan 10.000 kelimeyi göz önünde bulundurun, ancak en yaygın 20 kelimeyi kaldırın".
Kural olarak, "0" belirli bir kelimeyi temsil etmez, bunun yerine bilinmeyen bir kelimeyi kodlamak için kullanılır. Eğitimin ilerleyen bölümlerinde bu satırı görselleştirmeden kaldıracağız.
Bir Keras Gömme Katmanı , volcabulary'nizdeki her sözcük için bir gömme eğitmek için kullanılabilir. Her kelime (veya bu durumda alt kelime), model tarafından eğitilecek 16 boyutlu bir vektörle (veya gömme) ilişkilendirilecektir.
Kelime düğünleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu eğiticiye bakın.
TensorBoard için veri kaydetme
TensorBoard, tensorflow projelerinizdeki tensörleri ve meta verileri belirtilen log_dir dizinindeki günlüklerden okur. Bu eğitim için /logs/imdb-example/ kullanacağız.
Bu verileri görselleştirmek için, hangi katmanı görselleştireceğinizi anlamak için meta verilerle birlikte bu dizine bir kontrol noktası kaydedeceğiz.
TensorBoard Projektör, verilerinizi analiz etmek ve birbirlerine göre gömme değerlerini görmek için harika bir araçtır. Gösterge tablosu belirli terimleri aramaya izin verir ve gömme alanında yakınlarda bulunan kelimeleri vurgular. Bu örnekten, Wes Anderson ve Alfred Hitchcock'un her ikisi de oldukça tarafsız terimler olduğunu, ancak farklı bağlamlarda atıfta bulunduklarını görebiliriz.
Hitchcock, muhtemelen korku filmlerindeki çalışmalarıyla ilgili olan nightmare gibi kelimelere daha yakındır. Anderson, heart ısınması stilini yansıtan heart kelimesine daha yakınken.