ตามปกติเราจะคิดว่า Deep Neural Network เป็นเหมือน Black Box หรือกล่องดำ ที่เราไม่สามารถจะเข้าใจการทำงานภายในได้ Tensorboard คือเครื่องมือที่จะช่วยให้เราส่องทะลุเข้าไปเห็นถึงการทำงานภายในของโมเดล ตั้งแต่การเทรน Deep Learning, Metrics, Gradient, Embedding, Optimization, Etc. ให้เราเห็นภาพ และเข้าใจมากขึ้น ช่วยให้การ Debug, Hyperparameter Tuning ทำได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่าง Tensorboard

Metrics ของโมเดล เช่น Accuracy, Training Loss, Validation Loss
Metrics ของโมเดล เช่น Accuracy, Training Loss, Validation Loss
สถิติของโมเดล Gradient สูงสุด ต่ำสุด เฉลี่ย
สถิติของโมเดล Gradient สูงสุด ต่ำสุด เฉลี่ย
Graph ภายในโมเดล Resnet18
Graph ภายในโมเดล Resnet18
ค่าของ Weight และ Bias ใน Model Resnet18
ค่าของ Weight และ Bias ใน Model Resnet18
Histogram ของ Weight และ Bias ใน Model Resnet18
Histogram ของ Weight และ Bias ใน Model Resnet18

เรามาเริ่มกันเลย

Open In Colab

แชร์ให้เพื่อน:

Share

บทความที่เกี่ยวข้อง:

  1. Visualization Embedding ภายในโมเดล Deep Neural Network – Tensorboard ep.2
  2. Visualization เจาะลึกภายใน Neural Network วิเคราะห์ Activation และ Gradient ด้วย Heatmap และ Grad-CAM – ConvNet ep.4
  3. Convolutional Neural Network คืออะไร ภาษาไทย ตัวอย่างการทำงาน CNN, ConvNet กับชุดข้อมูล MNIST – ConvNet ep.1
  4. PyTorch Hook คืออะไร สอน PyTorch Hook เจาะลึก Activation Map, Gradient ภายใน Deep Convolutional Neural Network – ConvNet ep.2
Surapong Kanoktipsatharporn on FacebookSurapong Kanoktipsatharporn on LinkedinSurapong Kanoktipsatharporn on Rss
Surapong Kanoktipsatharporn
Solutions Architect at Bua Labs
The ultimate test of your knowledge is your capacity to convey it to another.

Published by Surapong Kanoktipsatharporn

The ultimate test of your knowledge is your capacity to convey it to another.