bóng đá tỷ lệ cá cược Phần 3: TensorFlow từ cơ bản đến API mới nhất (4/4)

4) Theo dõi tiến độ học tập bằng TensorBoard

Nếu bạn chạy huấn luyện với mã trên, bạn sẽ nhận thấy rằng nó im lặng trong một thời gian dài ở màn hình "huấn luyện"
Điều bóng đá tỷ lệ cá cược là do họ đang nỗ lực học tập, nhưng ngay cả khi bạn biết họ đang nỗ lực, bản chất con người là cảm thấy lo lắng nếu không có phản hồi
Nếu bạn nghĩ về điều đó, bạn sẽ có thể hiển thị tiến trình trên bảng điều khiển, nhưng công cụ trực quan hóa chính thứcTensorBoard, bạn có thể kiểm tra tiến trình một cách tương tác từ trình duyệt của mình

Hãy chạy lệnh tensorboard bằng cách mở một thiết bị đầu cuối khác với thiết bị đầu cuối mà chúng ta đang chạy đào tạo
Lệnh tensorboard được cài đặt ngẫu nhiên khi bạn cài đặt TensorFlow

$ tensorboard --logdir=/tfmodel

logdirĐối số chỉ định thư mục lưu trữ dữ liệu có tên Tóm tắt để hiển thị trên TensorBoard
Nếu sử dụng Công cụ ước tính,model_dir, vì vậy chỉ cần chỉ định thư mục đó

Nếu bạn thấy thông báo như thông báo ở trên, từ trình duyệt của bạnhttp://(tên máy chủ chạy TensorBoard):6006
Một màn hình như màn hình hiển thị bên dưới sẽ mở ra

Chuỗi màu cam là giá trị tại thời điểm học và chuỗi màu xanh là giá trị tại thời điểm đánh giá
Phần bóng đá tỷ lệ cá cược tương ứng với phần "Chạy" ở phía dưới bên trái màn hình
logdirvà lưu các bản tóm tắt riêng biệt, TensorBoard sẽ hiển thị chúng dưới dạng các chuỗi riêng biệt cho từng thư mục
Công cụ ước tính là bản tóm tắt tại thời điểm đánh giáđánh giáNó sẽ được lưu bên dưới nên sẽ hiển thị như thế bóng đá tỷ lệ cá cược

Hãy chú ý đến "mất mát" trong biểu đồ
mất mát thể hiện sự khác biệt giữa kết quả do DNN tính toán và dữ liệu huấn luyện và về cơ bản, giá trị càng thấp thì càng tốt
Mất mát trong quá trình học ngày càng giảm, điều bóng đá tỷ lệ cá cược khẳng định việc học đang tiến triển
Mặt khác, tổn thất trong quá trình đánh giá ngày càng giảm, điều bóng đá tỷ lệ cá cược khẳng định việc học đang tiến triển hiệu quả (độ chính xác ngày càng tăng)

Nhìn chung, tổn thất trong quá trình đánh giá ban đầu giảm nhanh chóng, dần dần chững lại và sau một thời điểm nhất định, nó bắt đầu tăng lên
Vì vậy, tôi muốn hoàn thành việc học khi tổn thất trong quá trình đánh giá đã chững lại Cách tốt nhất để hiểu xu hướng bóng đá tỷ lệ cá cược là kiểm tra biểu đồ

Bằng cách sử dụng Công cụ ước tính như thế bóng đá tỷ lệ cá cược, bạn có thể sử dụng TensorBoard mà không cần bất kỳ mã hóa bổ sung nào

Kết luận

Lần bóng đá tỷ lệ cá cược, tôi đã giới thiệu cách triển khai DNN bằng API cấp cao của TensorFlow: Lớp, Công cụ ước tính và Tập dữ liệu
Sau khi học cách sử dụng những thứ bóng đá tỷ lệ cá cược, bạn có thể tránh được những rắc rối không cần thiết và giảm bớt nỗi sợ gặp phải lỗi, vì vậy hãy nhớ tận dụng tốt chúng

Giờ đây, bạn có thể tạo mô hình học sâu bằng TensorFlow
Khi xem xét ứng dụng vào hệ thống thực tế, tôi muốn có thể sử dụng mô hình từ ứng dụng web, vv, thay vì gõ trực tiếp các lệnh Python
Lần tới tôi sẽ nghĩ cách thực hiện điều đó

Cảm ơn sự hợp tác của bạn lần bóng đá tỷ lệ cá cược Mong chờ lần sau